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GlobalResponse res = client.authorizeBucket(obsBuckets); System.out.println(res); } 父主题： Java SDK
SELECT column-names FROM table1 [AS <alias1>] [LEFT] JOIN table2 FOR SYSTEM_TIME AS OF table1.proctime [AS <alias2>] ON table1.column-name1 = table2
4个字符。 说明： 模板名称必须是唯一的。 描述 模板的相关描述，且长度为0～512字符。 标签 使用标签标识云资源。包括标签键和标签值。如果您需要使用同一标签标识多种云资源，即所有服务均可在标签输入框下拉选择同一标签，建议在标签管理服务（TMS）中创建预定义标签。 如您的组织已
SELECT column-names FROM table1 [AS <alias1>] [LEFT] JOIN table2 FOR SYSTEM_TIME AS OF table1.proctime [AS <alias2>] ON table1.column-name1 = table2
SELECT column-names FROM table1 [AS <alias1>] [LEFT] JOIN table2 FOR SYSTEM_TIME AS OF table1.proctime [AS <alias2>] ON table1.column-name1 = table2
SELECT column-names FROM table1 [AS <alias1>] [LEFT] JOIN table2 FOR SYSTEM_TIME AS OF table1.proctime [AS <alias2>] ON table1.column-name1 = table2
CDC源表、Postgres CDC源表、Redis源表、Upsert Kafka源表、Hbase源表。 Flink 1.12新增支持小文件合并功能。 Flink 1.12新增支持Redis维表、RDS维表。 父主题： 版本支持公告
SELECT column-names FROM table1 [AS <alias1>] [LEFT] JOIN table2 FOR SYSTEM_TIME AS OF table1.proctime [AS <alias2>] ON table1.column-name1 = table2
MAXALLOWEDMEM MAXALLOWEDPARALLELISM MAX_DUMP_FILE_NUM MAX_RECORD_NUM_CACHE MAX_RECORD_NUM_PER_FILE MAXVALUE MEMBER MERGE MESSAGE_COLUMN MESSAGE_LENGTH
创建输出流 MRS HBase输出流 MRS Kafka输出流 开源Kafka输出流 OBS输出流 RDS输出流 创建输出流 SMN输出流 文件系统输出流(推荐） 创建中间流 创建中间流 创建维表 创建Redis表 创建RDS表 自拓展生态 自拓展输入流 自拓展输出流 父主题： Flink
创建输出流 MRS HBase输出流 MRS Kafka输出流 开源Kafka输出流 OBS输出流 RDS输出流 创建输出流 SMN输出流 文件系统输出流(推荐） 创建中间流 创建中间流 创建维表 创建Redis表 创建RDS表 自拓展生态 自拓展输入流 自拓展输出流 父主题： Flink
MAXALLOWEDMEM MAXALLOWEDPARALLELISM MAX_DUMP_FILE_NUM MAX_RECORD_NUM_CACHE MAX_RECORD_NUM_PER_FILE MAXVALUE MEMBER MERGE MESSAGE_COLUMN MESSAGE_LENGTH
range 0 = 0 to 479 while trying to read 143805 bytes 问题原因 上述报错可能原因是当前导入的文件数据量较大，同时因为spark.sql.shuffle.partitions参数设置的并行度过大，导致缓存区大小不够而导入数据报错。 解决方案
Flink作业授权参数说明 参数名称 描述 用户名 被授权用户的名称。 说明： 该用户名称是已存在的IAM用户名称。并且该用户需要登录过华为云，才能进行授权操作。 权限设置 全选：所有的权限都勾选上。 查看作业详情：查看此作业的作业详情。 更新作业：编辑修改此作业。 删除作业：删除此作业。
error message 该场景下就需要使用REFRESH TABLE来解决该问题。REFRESH TABLE是用于重新整理某个分区的文件，重用之前的表元数据信息，能够检测到表的字段的增加或者减少，主要用于表中元数据未修改，表的数据修改的场景。 语法格式 1 REFRESH TABLE
本章节为您介绍DLI 批作业SQL语法的常用配置项。 表1 常用配置项 名称 默认值 描述 spark.sql.files.maxRecordsPerFile 0 要写入单个文件的最大记录数。如果该值为零或为负，则没有限制。 spark.sql.shuffle.partitions 200
error message 该场景下就需要使用REFRESH TABLE来解决该问题。REFRESH TABLE是用于重新整理某个分区的文件，重用之前的表元数据信息，能够检测到表的字段的增加或者减少，主要用于表中元数据未修改，表的数据修改的场景。 语法格式 1 REFRESH TABLE
规则名称 说明 类别 适用引擎 支持的动作 取值说明 系统默认创建规则 SQL语句示例 dynamic_0001 Scan files number 扫描文件数的限制。 dynamic spark trino 提示 拦截 取值范围：1-2000000 默认值：200000 是 NA
format 是 （none） String 指定使用格式，这里应该是'avro'。 avro.codec 否 （none） String 仅用于文件系统，avro 压缩编解码器。默认不压缩。目前支持：deflate、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前，Avro schema
format 是 （none） String 指定使用格式，这里应该是'avro'。 avro.codec 否 （none） String 仅用于文件系统，avro 压缩编解码器。默认不压缩。目前支持：deflate、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前，Avro schema
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