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），添加或修改连接器支持的表属性，以Hive连接器为例： TBLPROPERTIES ("transactional"="true") ，可能的取值为[true,false] TBLPROPERTIES ("auto.purge"="true") ，可能的取值为[true,false
Flink作业推荐配置指导 用户在创建Flink作业时，可以通过如下配置实现流应用的高可靠性能。 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。
ALTER TABLE TABLE_NAME CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci; 参考信息 如何确保RDS for MySQL数据库字符集正确 父主题： 增强型跨源连接类
访问 select col1.b from row_tb; -- HetuEngine --命名和未命名的字段，都可以通过位置索引来访问，位置索引从1开始，且必须是一个常量 select col1[1] from row_tb; -- 1 IPADDRESS IP地址，可以表征
跨源连接RDS表中create_date字段类型是datetime，为什么DLI中查出来的是时间戳呢？ SQL作业执行完成后，修改表名导致datasize不正确怎么办？ 从DLI导入数据到OBS，数据量不一致怎么办？
如何创建集群请参考《云搜索服务用户指南》中创建集群章节。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与云搜索服务建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。
重新登录账户。 如果充值后仍然提示相同的错误，请退出账号后重新登录。 父主题： SQL作业运维类
}/streaming/jobs/{job_id}/execute-graph 查询Flink作业监控信息 getFlinkJobsMetrics - POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/metrics 查询Flink作业APIG网关服务访问地址
表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、结果表 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，要与kafka集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。
说明： 该用户名称是已存在的IAM用户名称且该用户登录过DLI管理控制台。 权限设置 更新：当前用户可更新弹性资源池的描述信息。 资源管理：当前用户可在弹性资源池上添加队列、删除队列、操作队列的扩缩容策略配置。 删除：当前用户可删除此弹性资源池。
此处创建表的方式不支持创建View，HBase（CloudTable/MRS）表、OpenTSDB（CloudTable/MRS）表、DWS表、RDS表和CSS表等跨源连接表。可通过SQL方式创建View和跨源连接表，具体请参考《数据湖探索SQL语法参考》。
用户不需要管理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。
前提条件 该场景作业需要建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
Print 功能描述 Print connector用于将用户输出的数据打印到taskmanager中的error文件或者out文件中，方便用户查看，主要用于代码调试，查看输出结果。 前提条件 无。
父主题： 增强型跨源连接类
DLI通用队列对接DLI元数据方法： 请参考使用Spark作业访问DLI元数据。 DLI SQL队列对接Lakeformation元数据方法： 参考DLI对接LakeFormation。
当编码格式为“csv”时，需要设置属性分隔符，用户可以自定义，默认为“,”。 connector.ak 否 用于访问obs的accessKey 当写入obs时必须填写该字段。 connector.sk 否 用于访问obs的secretKey 当写入obs时必须填写该字段。
不同的IAM用户使用UDTF时，除了创建UDTF函数的用户，其他用户如果需要使用时，需要先进行授权才可使用对应的UDTF函数。
登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。
跨源连接RDS表中create_date字段类型是datetime，为什么DLI中查出来的是时间戳呢？ Spark中没有datetime数据类型，其使用的是TIMESTAMP类型。 您可以通过函数进行转换。
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