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lookup.parallelism 否 无 int 定义查找连接运算符的自定义并行度。默认情况下，如果未定义此选项，则规划器将通过考虑全局配置（如果定义了选项“lookup.parallelism”）来推导并行度，否则将考虑输入运算符的并行度。
sink.parallelism 否 无 Integer 用于定义JDBC sink算子的并行度。默认情况下，并行度是由框架决定，即与上游并行度一致。 分区扫描功能介绍 为了加速Source任务实例中的数据读取，Flink为JDBC表提供了分区扫描功能。
operator_config 否 String 各算子并行度参数，以json的形式展示各算子id和并行度。 static_estimator_config 否 String 静态流图资源预估参数，以json的形式展示。
operator_config 否 String 各算子并行度参数，以json的形式展示各算子id和并行度。 static_estimator_config 否 String 静态流图资源预估参数，以json的形式展示。
可选值为： at-least-once exactly-once none sink.parallelism 否 无 Integer 定义Kafka sink算子的并行度。 默认情况下，由框架确定并行度，与上游链接算子的并行度保持一致。
sink.parallelism 否 无 Integer 定义upsert-kafka sink 算子的并行度。默认情况下，由框架确定并行度，与上游连接算子的并行度保持一致。
operator_config 否 String 算子的并行度配置。 resume_checkpoint 否 Boolean 异常重启是否从checkpoint恢复。 resume_max_num 否 Integer 异常重试最大次数，单位：次/小时。取值范围：-1或大于0。
sink.parallelism 否 无 Integer 为 HBase sink operator 定义并行度。 默认情况下，并行度由框架决定，和连接在一起的上游operator一样。
key-column 否 无 String Redis 表schema的key source.parallelism 否 无 int 定义源的自定义并行度。默认情况下，如果未定义此选项，使用全局配置来的并行度。
配置 scan.incremental.snapshot.chunk.key-column 时，如果表中存在索引，请使用索引中的列来加快 select 度。
从而提升 Flink 侧的并行度，但同时会对 Doris 造成更大的压力。 doris.batch.size 1024 否 一次从 BE 读取数据的最大行数。增大此数值可减少Flink与Doris之间建立连接的次数。 从而减轻网络延迟所带来的额外时间开销。
sink.parallelism 否 无 Integer 为 HBase sink operator 定义并行度。 默认情况下，并行度由框架决定，和连接在一起的上游operator一样。
parallel_number 否 Integer 最大并行度。 并行数为作业每个算子的并行数，适度增加并行数会提高作业整体算力，但也须考虑线程增多带来的切换开销，上限是计算单元CU数的4倍，最佳实践为计算单元CU数的1-2倍。
多队列通过弹性资源池统一进行网段划分，减少跨源配置的复杂度。 资源调配 多个队列同时扩容时不能设置优先级，在资源不够时，会导致部分队列扩容申请失败。 您可以根据当前业务波峰和波谷时间段，设置各队列在弹性资源池中的优先级，保证资源的合理调配。
sink.parallelism 否 无 int 定义接收器的自定义并行度。默认情况下，如果未定义此选项，则规划器将通过考虑全局配置来单独派生每个语句的并行度。
Spark资源并行度由Executor数量和Executor CPU核数共同决定。 任务可并行执行的最大Task数量=Executor个数 * Executor CPU核数。 您可以根据购买的队列资源合理规划计算资源规格。
并行数 作业的并行数是指作业中各个算子的并行执行的子任务的数量，即算子的子任务数就是其对应算子的并行度。 说明： 最大并行数不能大于计算单元（CU数量-管理单元）的4倍。 TaskManager配置 用于设置TaskManager资源参数。
sink.parallelism 否 无 Integer 定义 Kafka sink 算子的并行度。默认情况下，并行度由框架定义为与上游串联的算子相同。 元数据 您可以在源表中定义元数据，以获取Kafka消息的元数据。
直观看来，峰度反映了峰部的尖度。这个统计量需要与正态分布相比较。 定义上峰度是样本的标准四阶中心矩（standardized 4th central moment)。 随机变量的峰度计算方法为随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值。
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