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connector.topic-pattern 否 匹配读取kafka topic名称的正则表达式。该参数和“connector.topic”两个参数只能使用其中一个。
Flink 1.15版本发布时间 版本名称 发布时间 状态 EOM时间 EOS时间 DLI Flink 1.15 2023年6月 已发布 2025年6月30日 2026年6月30日 更多版本支持信息请参考DLI计算引擎版本生命周期。
或者在“作业管理”页面，查看“SCALE_QUEUE”类型SQL作业的状态，如果作业状态为“弹性扩缩容中”，表示队列正在缩容中。 系统默认最小CU值为16CU，即当队列规格为16CUs时，不能进行手动缩容。
注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
password （已废弃）访问DDS集群密码 passwdauth 跨源密码认证名称。跨源认证信息创建方式请参考《数据湖探索用户指南》>《跨源认证》。 encryption 使用跨源密码认证时配置为“true”。
属性值相关参数说明请参考表1 表1 队列属性 属性类型 属性名称 说明 取值范围 spark driver类型 最大spark driver实例数 队列能启动的最大spark driver数量。包含预先启动的spark driver和运行作业的spark driver。
pwd_auth_name 否 无 String DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。 使用跨源认证则无需在作业中配置账号和密码。
表1 异常响应说明 名称 参数类型 说明 error_code String 错误码，请参见表2。 error_msg String 错误详细信息。 错误码说明 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。
创建表salary，并添加数据，命令示例如下： CREATE EXTERNAL TABLE salary ( dept STRING, -- 部⻔名称 userid string, -- 员⼯ID sal INT -- 薪⽔ ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS
注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 数据类型的使用，请参考Format章节。
lookup.max-retries 3 N 查找数据库失败时的最大重试次数。 示例 该示例是从Doris源表读取数据，并输入到 print connector。
方法二：若在提交运行作业前选择了保存日志，则可以从日志的taskmanager.out文件中查看。 +I(111,scooter,Big 2-wheel scooter,5.15) 父主题： Format
Holds all values' LOCATION '/user/hive/warehouse/create_new' WITH dbproperties('name'='akku', 'id' ='9'); --通过describe schema|database 语句来查看刚创建的
connector.ak 否 访问密钥ID(Access Key ID)，需与sk同时设置 connector.sk 否 Secret Access Key，需与ak同时设置 connector.channel 是 数据所在的DIS通道名称。
前提条件 无 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 数据类型的使用，请参考Format章节。
同时对压缩包的名称没有要求，所以建议可以把多个模块的包都压缩到一个压缩包里。至此，已经可以完整的运行起来一个大型、复杂的PySpark程序了。 父主题： Spark作业开发类
方法二：若在提交运行作业前选择了保存日志，则可以从日志的taskmanager.out文件中查看。
方法二：若在提交运行作业前选择了保存日志，则可以从日志的taskmanager.out文件中查看。
format.type' = 'csv' ); insert into disSink select target, item from disSource, lateral table(string_split(target, separator)) as T(item); 查看测试结果
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