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debezium-json.schema-include 否 false Boolean 设置 Debezium Kafka Connect 时，用户可以启用 Kafka 配置 'value.converter.schemas.enable' 以在消息中包含 schema。此选项表明 Debezium
TABLE所需权限列表 权限描述 表的ALTER权限 细粒度权限：dli:table:alter。 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 示例 其他修改 ALTER TABLE table1 ALTER COLUMN col_a
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36" "2.75" 用户可按下述操作查看输出结果: 方法一："更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方
HetuEngine通过自动优化资源与负载的配比，能够对TB级数据实现秒级响应，极大提升了数据查询的效率。 Serverless资源开箱即用： Serverless服务模式无需关注底层配置、软件更新和故障问题，资源易维护，易扩展。 多种资源类型满足不同场景业务需求： 共享资源池：按量计费，提供极致的性价比资源。
计算费用=单价*CU数*小时数 CU时套餐包 DLI提供了弹性资源池CU时套餐包。 CU时套餐包的额度会按订购周期重置。 DLI表的数据存储 按需计费 按照存储在DLI服务中的数据存储量（单位为“GB”）收取存储费用。 存储费用=单价*存储数据量（GB）*小时数 存储套餐包 购买了存储量套餐包，按需使用过程中
订购周期重置。更多套餐包计费信息请参考套餐包计费。 本文将介绍按需计费的DLI弹性资源池的计费规则。 适用场景 包年/包月：该计费模式需要用户预先支付一定时长的费用，适用于长期、稳定的业务需求。 按需计费：按需计费模式的弹性资源池适用于测试项目场景，作业随机性大，数据量小，资源消
scooter", "weight":5.15 }, "old":{ "weight":5.18 } } 用户可按下述操作查看输出结果: 方法一："更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方
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API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。 父主题： Hudi数据表设计规范
ENFORCED。 它申明了是否输入/出数据会做合法性检查（是否唯一）。Flink 不存储数据因此只支持 NOT ENFORCED 模式，即不做检查，用户需要自己保证唯一性。 Flink 假设声明了主键的列都是不包含 Null 值的，Connector 在处理数据时需要自己保证语义正确。 注意:
ENFORCED。 它申明了是否输入/出数据会做合法性检查（是否唯一）。Flink 不存储数据因此只支持 NOT ENFORCED 模式，即不做检查，用户需要自己保证唯一性。 Flink 假设声明了主键的列都是不包含 Null 值的，Connector 在处理数据时需要自己保证语义正确。 注意:
lateness_interval) 返回相对应的滚动窗口范围以外的上界时间戳。 示例 1. 根据订单信息使用kafka作为数据源表，JDBC作为数据结果表统计用户在30秒内的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云
ENFORCED。 它申明了是否输入/出数据会做合法性检查（是否唯一）。Flink 不存储数据因此只支持 NOT ENFORCED 模式，即不做检查，用户需要自己保证唯一性。 Flink 假设声明了主键的列都是不包含 Null 值的，Connector 在处理数据时需要自己保证语义正确。 注意:
UE。 注意事项 double、real和float值存在一定的精度差。且我们不建议直接使用等号“=”对两个double类型数据进行比较。用户可以使用两个double类型相减，而后取绝对值的方式判断。当绝对值足够小时，认为两个double数值相等，例如: abs(0.9999999999
UE。 注意事项 double、real和float值存在一定的精度差。且我们不建议直接使用等号“=”对两个double类型数据进行比较。用户可以使用两个double类型相减，而后取绝对值的方式判断。当绝对值足够小时，认为两个double数值相等，例如: abs(0.9999999999
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