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nk）， 然后 MySQL CDC Source 将多个块分配给多个 reader 以并行读取表的数据。 无锁算法 MySQL CDC source 使用 增量快照算法, 避免了数据库锁的使用，因此不需要 “RELOAD” 权限。 并发读取 增量快照读取提供了并行读取快照数据的能力。
相关组件都运行在容器中，通过下载DLI提供的自定义镜像，可以改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境。例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式方便地帮助用户进行功能扩展。 发布区域：全部 创建自定义镜像
sql.catalog"={{custom_class}}，在提交作业之后进行变量替换。 说明： Spark作业不支持自定义设置jvm垃圾回收算法。 如果选择Spark版本为3.1.1时，需在Spark参数（--conf)配置跨源作业的依赖模块。配置样例请参考表2。 作业特性 “所属
怎样查看弹性资源池和作业的资源使用情况？ 在大数据分析的日常工作中，合理分配和管理计算资源，可以提供良好的作业执行环境。 您可以根据作业的计算需求和数据规模分配资源、调整任务执行顺序，调度不同的弹性资源池或队列资源以适应不同的工作负载。待提交作业所需的CUs需小于等于弹性资源池的
select lpad('myk',5,'dog'); -- domyk luhn_check(string) → boolean 描述：根据Luhn算法测试数字字符串是否有效。 这种校验和函数，也称为模10，广泛应用于信用卡号码和政府身份证号码，以区分有效号码和键入错误、错误的号码。 select
ts, value, weight) 描述：按照buckets桶的数量，为所有的value计算近似直方图，每一项的宽度使用weight。本算法大体上基于。 Yael Ben-Haim and Elad Tom-Tov, "A streaming parallel decision
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