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kafkaSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"}
kafkaSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"}
kafkaSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"}
columns.col1', User = '{UserName}', Action = 'SELECT'. 解决措施 出现该问题的原因是由于当前用户没有该表的查询权限。 您可以进入“数据管理 > 库表管理”查找对应库表，查看权限管理，是否配置该账号的查询权限。 授权方式请参考资料表权限管理。
解决方案 建议可以尝试调小spark.sql.shuffle.partitions参数值来解决缓冲区不足问题。具体该参数设置步骤如下： 登录DLI管理控制台，单击“作业管理 > SQL作业”，对应SQL作业行的操作列，单击“编辑”按钮，跳转到“SQL编辑器”。 在“SQL编辑器
__HIVE_DEFAULT_PARTITION__”，当前Spark判断分区为空时，则会直接返回null，不返回具体的数据。 解决方案 登录DLI管理控制台，在“SQL编辑器”中，单击“设置”。 在参数设置中，添加参数“spark.sql.forcePartitionPredi
*/”强制做broadcastjoin。如果有，则需要去掉该标识。 设置spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1，具体操作如下： 登录DLI管理控制台，单击“作业管理 > SQL作业”，在对应报错作业的“操作”列，单击“编辑”进入到SQL编辑器页面。 单击“设置”，在参数设置中选择“spark
timestamp), cast(case_timestamp_to_date as date) from kafkaSource; 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"cast_int_to_string":"1", "cast_String_to_int":
timestamp), cast(case_timestamp_to_date as date) from kafkaSource; 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"cast_int_to_string":"1", "cast_String_to_int":
Kafka Sink配置发送失败重试机制 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。Flink Sink写Kafka报错后作业失败： Caused by: org.apache.kafka.common.errors.NetworkException:
CONCAT_WS(string1, string2, string3, ...) 返回将 STRING2， STRING3， … 与分隔符 STRING1 连接起来的字符串。 在要连接的字符串之间添加分隔符。 如果 STRING1 为 NULL，则返回 NULL。 与 concat() 相比，concat_ws()
本指导从数据迁移、数据分析提供了完整的端到端最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。 数据迁移 您可以通过云数据迁移服务CDM轻松的将其他云服务或者业务平台的数据迁移至DLI。包括以下最佳实践内容： 迁移Hive数据至DLI，具体请参考迁移Hive数据至DLI。 迁移K
规格 约束限制 适用场景 基础版 16-64CUs规格 不支持高可靠与高可用。 不支持设置队列属性和作业优先级。 不支持对接Notebook实例。 其他弹性资源池使用相关约束限制请参考弹性资源池使用约束限制。 适用于对资源消耗不高、对资源高可靠性和高可用性要求不高的测试场景。 标准版
约束与限制 您能创建的资源的数量与配额有关系，如果您想查看服务配额、扩大配额，具体请参见《如何申请扩大配额》。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： API使用前必读
Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少，怎样不停止Flink作业实现动态感知？ 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。
TBLPROPERTIES table_name [('property_name')]; 关键字 TBLPROPERTIES：TBLPROPERTIES子句允许用户给表添加key/value的属性。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 table_name 表名称。 property_name 命令
按照存储在DLI服务中的表数据存储量（单位为“GB”）收取存储费用。 在估算存储费用时，请特别注意，DLI采用压缩存储，通常能压缩到原文件大小的 1/5 。DLI存储按照压缩后的大小计费。 如果数据存储在OBS服务中，则DLI服务不收取存储费用，对应的费用由OBS服务收取。 计费规则
timestamp), cast(case_timestamp_to_date as date) from kafkaSource; 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"cast_int_to_string":"1", "cast_String_to_int":
'blackhole' ); 参数说明 表1 选项 是否必要 默认值 类型 描述 connector 是 无 String 指定需要使用的连接器，此处应为'blackhole'。 示例 通过DataGen源表产生数据，BlackHole结果表接收传来的数据。 create table
'blackhole' ); 参数说明 表1 选项 是否必要 默认值 类型 描述 connector 是 无 String 指定需要使用的连接器，此处应为'blackhole'。 示例 通过DataGen源表产生数据，BlackHole结果表接收传来的数据。 create table
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