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input_row_count Long Insert作业执行过程中扫描记录条数。 bad_row_count Long Insert作业执行过程中扫描到的错误记录数。 input_size Long 作业执行过程中扫描文件的大小，单位字节。 result_count Integer
data）作业（作业类型：IMPORT），包括以下信息：队列，作业ID，用户名，类型，状态，执行语句，运行时长，创建时间，结束时间，参数设置，标签，结果条数，已扫描数据，扫描数据条数，错误记录条数，存储路径，数据格式，数据库，表，表头，分隔符，引用字符，转义字符，日期格式，时间戳格式，CPU累计使用量，输出字节。
收后，该表不会被删除。 分区表不支持设置分区级的生命周期，仅支持表级别的生命周期管理。 生命周期回收为每天定时启动，扫描全量分区。 生命周期回收为每天定时启动，扫描全量分区的最后一次表数据被修改的时间（LAST_ACCESS_TIME）需要超过生命周期指定的时间才回收。 假设某个
DWS Connector概述 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQ
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
not in ("webShop", "appShop", "miniAppShop") then "other" else t.order_channel end as channel_code --重新定义统计渠道 只有四个枚举值[webShop、appS
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到
Maxwell Format 功能描述 Maxwell是一个CDC（Changelog Data Capture）工具，可以将MySql中的更改实时流式写入到Kafka等流式connector。Maxwell为changelog提供了统一的格式，而且支持使用JSON对消息进行序列化。
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
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
相应资源。 按需计费的数据存储仅在存储DLI表时计费，若不再使用这些资源且需停止计费，请删除相应资源。 按需计费的扫描量仅在使用default队列执行作业时候按扫描量计费，作业执行完成后停止计费。 按需计费资源删除后，可能还会存在账单信息，因为系统通常会在使用后1个小时内对上一个
input_row_count 否 Long Insert作业执行过程中扫描的记录条数。 bad_row_count 否 Long Insert作业执行过程中扫描到的错误记录数。 input_size 是 Long 作业执行过程中扫描文件的大小。 result_count 是 Integer
时计费和按扫描数据量计费，这两种计费方式是互斥的，可根据需要选择其中一种。建议优先选择按CU时计费，可资源独享，且成本核算清晰。同时，按CU时计费还提供套餐包的购买和使用。 CU时资费=CU数*使用时长*单价。使用时长按自然小时计费，不足一个小时按一个小时计费。 扫描数据量资费=
A样例代码演示将kafka数据处理后写入到OBS，具体参数配置请根据实际环境修改。 环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 Maven工程的pom.xml文件配置请参考JAVA样例代码（Flink 1.12）中“pom文件配置”说明。
初始化DLI客户端 使用DLI Python SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考：Python
DLI SDK简介 DLI SDK简介 数据湖探索服务软件开发工具包（DLI SDK，Data Lake Insight Software Development Kit）是对DLI服务提供的REST API进行的作业提交的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用DLI SDK提供的接口函数即可实现使用提交DLI
is 否 15000 Integer redis集群失败时的休眠时间。 scan-keys-count 否 1000 Integer 每次扫描时读取的数量。 default-score 否 0 Double 当data-type设置为“sorted-set”时的默认score。
Spark作业不支持访问sftp，建议将文件数据上传到OBS，再通过Spark作业进行读取和分析。 上传数据到OBS桶：通过OBS管理控制台或者使用命令行工具将存储在sftp中的文件数据上传到OBS桶中。 Spark读取OBS文件数据，详见使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据。 配置S
关联，以确定是否找到匹配项。将最新的Hive表用作时间表不需要任何额外的配置。使用以下属性配置Hive表缓存的TTL。在缓存过期后，将重新扫描Hive表以加载最新的数据。 参数 默认值 类型 说明 lookup.join.cache.ttl 60 min Duration 查找连接中构建表的缓存
is 否 15000 Integer redis集群失败时的休眠时间。 scan-keys-count 否 1000 Integer 每次扫描时读取的数量。 default-score 否 0 Double 当data-type设置为“sorted-set”时的默认score。
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