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创建非弹性资源池队列（废弃，不推荐使用） 非弹性资源池模式的队列是DLI的上一代计算资源管理方式，按使用需求购买和释放资源，需要预先估计资源使用需求再进行购买。 优先推荐使用弹性资源池队列，提高资源使用的灵活性和资源利用效率。购买弹性资源池并在弹性资源池中添加队列请参考创建弹性资源池并添加队列。
show(); 操作结果 提交Spark作业 将写好的java代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource
show() 操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource
interval 参数 ）以及一个滑动的间隔（第一个 interval 参数 ）。若滑动间隔小于窗口的持续时间，滑动窗口则会出现重叠；因此，行将会被分配到多个窗口中。比如，一个大小为 15 分组的滑动窗口，其滑动间隔为 5 分钟，将会把每一行数据分配到 3 个 15 分钟的窗口中。滑动窗口可以定
Confluent Avro Format 功能描述 Avro Schema Registry (avro-confluent) 格式能让您读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer 序列化的记录，以及可以写入成能被
test_dds").show() 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource
timestamp=开始Commit时间 hoodie.${table_name}.consume.end.timestamp=结束Commit时间 随后执行SQL select (字段 or 聚合函数) from ${table_name} where `_hoodie_commit_time`>'开始Commit时间'
foreach(println) 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource
总览”的“欠费金额”查看，华为云将在您充值时自动扣取欠费金额。 如果您在宽限期内仍未支付欠款，那么就会进入保留期，资源状态变为“已冻结”，您将无法对处于保留期的按需计费资源执行任何操作。 保留期到期后，若您仍未支付账户欠款，那么资源将被释放，数据无法恢复。 华为云根据客户等级定义了不同客户的宽限期和保留期时长。 关于充值的详细操作请参见账户充值。
算子的并行度。默认情况下，并行度由框架定义为与上游串联的算子相同。 元数据 您可以在源表中定义元数据，以获取Kafka消息的元数据。 例如，当WITH参数中定义了多个topic时，如果在Kafka源表中定义了元数据，那么Flink读取到的数据就会被标识是从哪个topic中读取的数据。 表4 元数据 Key
Upsert Kafka源表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changel
0/{project_id}/jobs/submit-job dli:database:alterDatabaseProperties √ × 将SQL语句解释为执行计划 POST /v1.0/{project_id}/jobs/submit-job，SQL语句调用 dli:database:explain
L语法，对业务零改动且易落地。 DLI支持可视化配置SQL防御策略，同时可支持防御规则的查询和修改。 每个SQL引擎在进行SQL业务响应、执行过程中，基于SQL防御策略进行主动防御行为。 管理员可将SQL防御行为在“提示”、“拦截”、“熔断”选项之间进行灵活切换，系统会将发生的S
show() 操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择Spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource
较大的值。否则，作业容易出现性能问题，避免表更新和重新加载过于频繁。 缓存刷新需加载整个Hive表。无法区分新数据和旧数据。 参数说明 在执行与最新的Hive表的时间关联时，Hive表将被缓存到Slot内存中，然后通过键将流中的每条记录与表进行关联，以确定是否找到匹配项。将最新的
show() 操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource
Upsert Kafka 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka
x dli-jdbc-2.x dli.sql.checkNoResultQuery 否 false 是否允许调用executeQuery接口执行没有返回结果的语句（如DDL）。 “false”表示允许调用。 “true”表示不允许调用。 dli-jdbc-1.x dli-jdbc-2
如果表被删除后，再重新创建同名的表，表权限不会继承，需要对操作该表的用户和项目重新进行权限赋予。 例如，testTable表给用户A赋予了删除表的权限，后续执行了删除testTable表，并重新创建了testTable表。如果希望A用户继续保留删除testTable表的权限，则需要重新对A用户赋予该权限。
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