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注意： 将此值设置得太低，将产生很多误报，并且索引查找将必须扫描比其所需的更多的文件；如果将其设置得非常高，将线性增加每个数据文件的大小（每50000个条目大约4KB）。 60000 hoodie.index.bloom.fpp 根据条目数允许的错误率。
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。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。
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。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。
avro-confluent.schema-registry.subject 否 (none) String 序列化期间，Confluent Schema Registry中注册schema所在的subject。
由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1.10 重载 getResultType 声明返回字段类型的方式将不再可用。
avro-confluent.url 否 无 String 用于获取/注册架构的Confluent Schema Registry的URL。
如果该客户开启了自定义函数热加载功能，注册语句会发生变化。 详情可参考注册函数。
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。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。
示例 下面的示例展示了一个经典的业务流水线，维度表来自 Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表连接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs 外表，并插入数据。
适用于实时监控、在线分析等场景。 · Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（connectors）和丰富的API，便于快速与其他数据系统的集成。 · Flink Jar作业：允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更大的灵活性和自定义能力。
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。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。
debezium-avro-confluent.url 否 (none) String 用于获取/注册架构的Confluent Schema Registry的URL。
endTime) // 指定增量拉取结束commit .load("obs://bucket/to_your_table") // 指定读取的hudi表路径 .createTempView("hudi_incremental_temp_view"); // 注册为
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password", password) val jdbcDF2 = sparkSession.read.jdbc(url, dbtable, properties) 插入数据前： 插入数据后： 使用上述read.format()或者read.jdbc()方法读取到的dateFrame注册为临时表
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。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。
注意： 使用 CREATE TABLE 语句注册的表均可用作 table source 和 table sink。 在被 DML 语句引用前，我们无法决定其实际用于 source 抑或是 sink。 父主题： DDL语法定义
注意： 使用 CREATE TABLE 语句注册的表均可用作 table source 和 table sink。 在被 DML 语句引用前，我们无法决定其实际用于 source 抑或是 sink。 父主题： DDL语法定义
准备工作 已注册华为账号并开通华为云，且在使用DLI前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 配置DLI委托访问授权 DLI使用过程中涉及到OBS、VPC、SMN等服务交互，首次使用DLI需要用户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。
字段类型 字段说明 取值范围 user_id int 用户ID 脱敏 age int 年龄段 -1表示未知 gender int 性别 0表示男 1表示女 2表示保密 rank Int 用户等级 有顺序的级别枚举，越高级别数字越大 register_time string 用户注册日期
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