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JDBC源表 功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，用于从数据库读取相应的数据。 前提条件 要与实例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
table-name、connector.key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema 否
Integer MySQL数据库的端口号。 server-id 否 5400~6000随机值 String 数据库客户端的一个数字ID，该ID必须是MySQL集群中全局唯一的。建议针对同一个数据库的每个作业都设置一个不同的ID。 默认会随机生成一个5400~6400的值。 scan.startup
导致insert作业失败怎么办？ 问题现象 客户在DLI中创建了DWS跨源连接和DWS跨源表，然后对DWS中的源表schema进行更新，执行DLI作业，发现DWS中源表schema被修改为更新前的形式，导致schema不匹配，作业执行失败。 原因分析 DLI跨源表执行inser
修改普通队列的网段 使用增强型跨源时，如果DLI队列的网段和用户数据源的网段发生冲突，您可以通过修改网段操作更改包年包月队列的网段。 如果待修改网段的队列中有正在提交或正在运行的作业，或者该队列已经绑定了增强型跨源，将不支持修改网段操作。 本节操作仅适用于普通队列，不适用于弹性资源池队列。
connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取 connector.username 否 访问数据库所需要的账号 connector
MySQL数据库中读取数据，并写入到Print中。 参考增强型跨源连接，根据RDS MySQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置RDS MySQL的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根RDS的地址测试队列连通性。若能连通
scala样例代码 开发说明 redis只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
pyspark样例代码 开发说明 redis只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
java样例代码 开发说明 redis只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
_cust_sum 这个函数里面有delete 和 insert SAA_OUTBOUND_ORDER_CUST_SUM的操作。 处理步骤 修改作业逻辑，避免对同一张表并发执行insert overwrite操作。 父主题： 增强型跨源连接类
ModelFile：用户AI模型文件。 增强型跨源连接约束限制 更多增强型跨源连接约束限制请参考增强型跨源连接概述。 表7 增强型跨源连接约束限制 限制项 说明 适用场景约束限制 在同一队列中，如果同时使用了经典型跨源连接和增强型跨源连接，则经典型跨源连接优先于增强型跨源连接。推荐使用增强型跨源连接。 DLI提
创建并使用跨源链接 场景描述 本章节指导用户通过API创建增强型跨源连接。 约束限制 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 创建增强型跨源连接之前需要获取需要建立连接的服务对应VPC的ID和其所在子网的网络ID。获取VPC的ID接口，具体请参考《虚拟私有云API参考》。
mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务，兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，
uri uri的格式为：mongodb://username:pwd@host:8635/db 其中以下参数需要修改为实际值： “username”为创建的mongo（DDS）数据库用户名。 “pwd”为创建的mongo（DDS）数据库用户名对应的密码。 “host”为创建的mongo（DDS）数据库实例IP。
mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务，兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，
metric 所创建的DLI表对应的OpenTSDB中的指标名称。 tags metric对应的标签，用于归类、过滤、快速检索等操作。可以是1个到8个，以“,”分隔，包括对应metric下所有tagk的值。 注意事项 创建DLI表时，不需要指定timestamp和value字段，系
Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块，提供在线的开发和调试能力，用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后，您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代码的编写与作业的开发，使用Notebook灵活的进行数据分析与探索，本
本例介绍通过DLI控制台提交Jar作业程序包的基本流程。由于不同的业务需求，Jar包的具体编写会有所差异。建议您参考DLI提供的示例代码，并根据实际业务场景进行相应的编辑和定制。获取DLI样例代码。 操作流程 使用DLI提交Spark Jar作业的操作流程如表1所示。 开始进行如下操作前，请务必参考准备工作完成必要操作。
流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态： 云服务生态 DLI服务在Stream
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