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password 否 redis认证密码。 connector.deploy-mode 否 redis部署模式，支持standalone/cluster，默认standalone connector.table-name 否 table存储模式下必配，redis中存储表名。在table存储模式
job_config参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 checkpoint_enabled 否 Boolean 是否开启作业自动快照功能。 true：开启 false：关闭 默认为“false”。 checkpoint_interval 否 Integer 快照时间间隔。 单位为秒，默认值为“10”。
rownum < 2 来识别查询能否被翻译成窗口去重。 注意事项 Flink 只支持在滚动窗口、滑动窗口和累积窗口的窗口表值函数后进行窗口去重 窗口去重只支持根据事件时间属性进行排序 示例 本示例展示了在10分钟的滚动窗口上保持最后一条记录。 -- tables must have time
使用hive 方言：表属性中需要添加'is_lakehouse'='true'。 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面配置开启checkpoint功能。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
TABLE [PARTITION] SET位置设置表的表或分区位置。 在Set location命令之后，表/分区数据可能不会显示。 Set location在创建表/分区目录时会使用给定目录路径，而不是hive在创建表/分区时创建的默认路径。 该语句不会对表或分区原有数据产生影响
完成最新checkpoint所用的时间 flink_jobmanager_job_lastCheckpointSize 最新checkpoint的大小，如果启用了增量检查点或更改日志，则此度量可能与lastCheckpointFullSize不同。 flink_jobmanager_job_num
单引号（''）包围起来。 partition_specs 分区信息，key=value形式，key为分区字段，value为分区值。若分区字段为多个字段，可以不包含所有的字段，会删除匹配上的所有分区。“partition_specs”中的参数默认带有“( )”，例如：PARTITION
需计费”计费模式队列执行作业。 请您务必在EOL前完成将“包年/包月”和“按需计费”计费模式队列上执行的作业迁移至弹性资源池队列。即用户重新购买弹性资源池，使用新购的弹性资源池队列执行作业。 DLI“包年/包月”和“按需计费”计费模式队列在EOM和EOL后，可以使用哪个功能替换？
元字段，仅读取指定表的 changelog 记录。正则字符串与 Java 的 Pattern 兼容。 元数据 元数据可以在 DDL 中作为只读（虚拟）meta 列声明。 Format的元数据只有在相应的连接器使用元数据时才可用。目前，只有Kafka连接器。 表2 元数据 Key 数据类型 说明 database
输入长度不能超过128个字符。 激活任务 激活队列扩缩容定时任务。默认开启。如果关闭，则系统不会触发执行当前设置的定时规格变更任务。 有效期 设置执行定时任务的时间段。包括“日期”和“时间”。 说明： “有效期”中的“开始时间”需要晚于当前的系统时间。 如果只设置了扩容，在“有效期”结束之后，
怎样查看弹性资源池和作业的资源使用情况？ 在大数据分析的日常工作中，合理分配和管理计算资源，可以提供良好的作业执行环境。 您可以根据作业的计算需求和数据规模分配资源、调整任务执行顺序，调度不同的弹性资源池或队列资源以适应不同的工作负载。待提交作业所需的CUs需小于等于弹性资源池的
）的不重叠的连续窗口。比如，5 分钟的滚动窗口以 5 分钟为间隔对行进行分组。滚动窗口可以定义在事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）上。 HOP(time_attr, interval, interval) 定义一个跳跃的时间窗口（在 Table API 中称为滑动窗口）。滑动窗口有一个固定的持续时间（
Formats在每次创建Checkpoint时进行滚动，并且用户也可以添加基于大小或者时间等的其他条件。更多信息参考文件系统 SQL 连接器 在STREAMING模式下使用FileSink需要开启Checkpoint功能。Part文件只在Checkpoint成功时生成。如果没有开启Che
TIMESTAMP(3) 或嵌套在 JSON 字符串中。 注意： 定义在一个数据源表（ source table ）上的计算列会在从数据源读取数据后被计算，它们可以在 SELECT 查询语句中使用。 计算列不可以作为 INSERT 语句的目标，在 INSERT 语句中，SELECT 语句的 schema
TIMESTAMP(3) 或嵌套在 JSON 字符串中。 注意： 定义在一个数据源表（ source table ）上的计算列会在从数据源读取数据后被计算，它们可以在 SELECT 查询语句中使用。 计算列不可以作为 INSERT 语句的目标，在 INSERT 语句中，SELECT 语句的 schema
TIMESTAMP(3) 或嵌套在 JSON 字符串中。 注意： 定义在一个数据源表（ source table ）上的计算列会在从数据源读取数据后被计算，它们可以在 SELECT 查询语句中使用。 计算列不可以作为 INSERT 语句的目标，在 INSERT 语句中，SELECT 语句的 schema
* from ... 在“数据湖探索管理控制台>SQL编辑器”页面，单击编辑窗口右上角“设置”，可配置参数。 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾斜，在INSERT语句后可加上“distribute
步骤2：分析数据 创建数据库、表 在portal页面上方菜单栏中单击“产品”，单击“大数据”分类中的“数据湖探索 DLI”。 创建demo数据库，在DLI控制台总览页面，选择“作业管理 > SQL作业”，单击“创建作业”，进入SQL作业编辑器。 在SQL作业编辑器左侧，选择“数据库
划的执行，以及Clean和Archive操作 在调度平台（可以使用华为的DataArts）运行一个定时调度的离线任务来让Spark完成Hudi表的Compaction计划执行以及Clean和Archive操作。 以SQL作业为例，在配置中添加： hoodie.archive.automatic
Jar作业，您需要在代码中开启Checkpoint，同时如果有自定义的状态需要保存，您还需要实现ListCheckpointed接口，并为每个算子设置唯一ID。然后在作业配置中，勾选“从Checkpoint恢复”，并准确配置Checkpoint路径。 图2 开启Checkpoint Flink
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