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413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。 414 Request-URI Too Large 请求
incremental.collect kyuubi会预加载select结果数据到缓存加快读取数据，数据量较大的场景防止内存OOM建议关闭。 否 false 配置为false代表关闭预加载。 kyuubi.engine.jdbc.memory jdbc engine进程内存。 默认为1g，建议改成5g以上加大jdbc
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测试队列与RDS实例连通性。 单击“资源管理 > 队列管理”，选择步骤3：创建弹性资源池并添加队列添加的队列，单击“操作”列中的“更多 > 测试地址连通性”。 图6 检测地址连通性 输入步骤2：创建RDS数据库表中记录的RDS MySQL实例内网地址，进行网络连通性测试。 在RDS控制台“实例管理”页面，单
用户设置的作业并行数目。默认值为“1”。 checkpoint_enabled 否 Boolean 是否开启作业自动快照功能。 开启：true 关闭：false 默认：false checkpoint_mode 否 Integer 快照模式,。两种可选： 1：表示exactly_once，数据只被消费一次。
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
它能提升写入数据的性能，但是也可能增加延迟。 设置为 "0" 关闭此选项。 sink.buffer-flush.interval 否 1s Duration 刷新缓存的间隔，在这段时间内以异步线程刷新数据。 它能提升写入数据库的性能，但是也可能增加延迟。 设置为 "0" 关闭此选项。 注意："sink.buffer-flush
它能提升写入数据的性能，但是也可能增加延迟。 设置为 "0" 关闭此选项。 sink.buffer-flush.interval 否 1s Duration 刷新缓存的间隔，在这段时间内以异步线程刷新数据。 它能提升写入数据库的性能，但是也可能增加延迟。 设置为 "0" 关闭此选项。 注意："sink.buffer-flush
parallel_number 否 Integer 用户为作业选择的并发量。 log_enabled 否 Boolean 是否开启作业日志。 开启：true 关闭：false 默认：false obs_bucket 否 String 当“log_enabled”为“true”时, 用户授权保存作业日志的OBS桶名。
wait_timeout来解决此类问题。 interactive_timeout: 服务器在关闭交互连接之前等待活动的秒数。 更多信息请参考 MySQL Documentations. wait_timeout: 服务器在关闭非交互连接之前等待活动的秒数。 更多信息请参考 MySQL Documentations
使用DLI的跨源认证管理数据源访问凭证 跨源认证概述 创建CSS类型跨源认证 创建Kerberos跨源认证 创建Kafka_SSL类型跨源认证 创建Password类型跨源认证 跨源认证权限管理 父主题： 配置DLI读写外部数据源数据
Flink作业开发指南 流生态作业开发指引 Flink OpenSource SQL作业开发 Flink Jar作业开发基础样例 使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 使用Flink Jar读写DIS开发指南
系统会自动备份历史表数据并保留一定时间，后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复，避免因误操作而丢失数据。多版本功能SQL语法请参考开启或关闭数据多版本和多版本备份恢复数据。 创建OBS表时，通过指定TBLPROPERTIES ("dli.multi.version.enable
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到
入门实践 我们整理了从队列网络连通、不同类型的作业分析、数据迁移场景的常用开发指南和最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。 表1 DLI常用开发指南与最佳实践 场景 操作指导 描述 Spark SQL作业开发 使用Spark SQL作业分析OBS数据 介绍使用Spark
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
Upsert Kafka结果表 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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
管理单元参数设置详见：manager_cu_number。 checkpoint_enabled 否 Boolean 是否开启作业自动快照功能。 开启：true 关闭：false 默认：false checkpoint_mode 否 Integer 快照模式,。两种可选： 1：表示exactly_once，数据只被消费一次。
Spark SQL（设置如下参数，写数据时触发） hoodie.clustering.inline=true // 默认值 false，即默认为关闭状态 hoodie.clustering.inline.max.commits=4 // 默认值为4，根据业务场景指定 hoodie.clustering
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