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创建弹性资源池 功能介绍 创建弹性资源池。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v3/{project_id}/elastic-resource-pools 参数说明 表1 URI参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对DLI服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。 了解DLI SQL常用操作与系统策略的授权关系，请参考常用操作与系统权限关系。 表1 DLI系统权限 系统角色/策略名称
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明
Maxwell Format 功能描述 Flink 支持将 Maxwell JSON 消息解释为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下，这对于利用此功能很有用。 例如： 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 更多具体使用可参考开源社区文档：Avro Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka
Hbase源表 功能描述 创建source流从HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析
Postgres CDC源表 功能描述 Postgres的CDC源表，即Postgres的流式源表，用于依次读取PostgreSQL数据库全量快照数据和变更数据，保证不多读一条也不少读一条数据。即使发生故障，也能采用Exactly Once方式处理。 前提条件 PostgreSQL
Hbase源表 功能描述 创建source流从HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析
于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对DLI服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。DLI支持的API授权项请参见《权限策略和授权项》。 表1 DLI系统权限 系统角色/策略名称 描述 类别 依赖关系
OpenTSDB结果表 功能描述 OpenTSDB是基于HBase分布式的 ，可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。
Hive结果表 功能描述 本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。
null ] ] } 状态码 状态码如表6所示。 表6 状态码 状态码 描述 200 提交成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： SQL作业相关API
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON消息。 Flink
Raw Format 功能描述 Raw format 允许读写原始（基于字节）值作为单个列。 Raw Format将 null 值编码成 byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制，因为 upsert-kafka 将 null 值视为
Upsert Kafka源表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changel
Upsert Kafka结果表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
CSV Format 功能描述 CSV Format 允许我们基于CSV schema 进行解析和生成CSV 数据。目前的CSV schema 是基于table schema 推导出来的。更多具体使用可参考开源社区文档：CSV Format。 支持的Connector Kafka
JSON Format 功能描述 JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前，JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka Elasticsearch 参数说明 表1 参数
查询结果写入桶”功能，必须提交工单申请加入白名单。 DLI支持13种数据类型，每一种类型都可以映射成一种JDBC类型，在使用JDBC连接服务器时，请使用映射后的JAVA类型，映射关系如表1所示。 表1 数据类型映射 DLI类型 JDBC类型 JAVA类型 INT INTEGER java
Canal Format 功能描述 Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal
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