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如果您的自定义函数需要在多个作业中使用，但对于不同作业某些参数值不同，直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码中获取该参数并使用。如需修改参数值，直接在FlinkOpenSource
如果您的自定义函数需要在多个作业中使用，但对于不同作业某些参数值不同，直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码中获取该参数并使用。如需修改参数值，直接在FlinkOpenSource
数据和旧数据。 参数说明 在执行与最新的Hive表的时间关联时，Hive表将被缓存到Slot内存中，然后通过键将流中的每条记录与表进行关联，以确定是否找到匹配项。将最新的Hive表用作时间表不需要任何额外的配置。使用以下属性配置Hive表缓存的TTL。在缓存过期后，将重新扫描Hive表以加载最新的数据。
com/v3/auth/tokens 图1 URI示意图 为查看方便，在每个具体API的URI部分，只给出resource-path部分，并将请求方法写在一起。这是因为URI-scheme都是HTTPS，而Endpoint在同一个区域也是相同，所以简洁起见将这两部分省略。 请求方法 HT
开发说明 本样例只适用于MRS的HBase。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现
W管理数据源访问凭证。 约束和限制 在同一队列中，如果同时使用了经典型跨源连接和增强型跨源连接，则经典型跨源连接优先于增强型跨源连接。推荐使用增强型跨源连接。 DLI提供的default队列不支持创建跨源连接。 Flink作业访问DIS，OBS和SMN数据源，无需创建跨源连接，可以直接访问。
步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接Kafka和DWS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。 步骤6：发送数据和查询结果：Kafka上发送流数据，在RDS上查看运行结果。 步骤1：创建队列 登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“资源管理
步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接Kafka和CSS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。 步骤6：发送数据和查询结果：Kafka上发送流数据，在CSS上查看运行结果。 步骤1：创建队列 登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“资源管理
启动作业后，系统将自动跳转到Flink作业管理页面，新创建的作业将显示在作业列表中，在“状态”列中可以查看作业状态。作业提交成功后，状态将由“提交中”变为“运行中”。运行完成后显示“已完成”。 如果作业状态为“提交失败”或“运行异常”，表示作业提交或运行失败。用户可以在作业列表中的“状态”列中，将鼠标移动到状
步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接RDS和DWS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。 步骤6：发送数据和查询结果：RDS MySQL的表上插入数据，在DWS上查看运行结果。 步骤1：创建队列 登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“资源管理
的子类进行失败处理。 sink.flush-on-checkpoint 否 true Boolean 在进行 checkpoint 时是否保证刷出缓冲区中的数据。 如果关闭这一选项，在进行checkpoint时 sink 将不再为所有进行 中的请求等待 Elasticsearch 的执行完成确认。因此，在这种情况下
间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由 'streaming-source.partition-order' 选项定义。 这是在Flink 流应用作业中将 Hive 表用作维度表的最常见用例。
out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取.out文件查看结果日志。
的消息被删除）。Flink将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件 确保已创建Kafka集群。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与Kafka集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接Kafka和RDS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。 步骤6：发送数据和查询结果：Kafka上发送流数据，在RDS上查看运行结果。 步骤1：创建队列 登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“资源管理
9999-12-31。 是 是 VARCHAR和CHAR在DLI实际存储是STRING型，因此超出长度的字符串不会被截断。 FLOAT类型在DLI实际存储是DOUBLE型。 INT 有符号整数，存储空间为4字节，-2147483648～2147483647，在NULL情况下，默认值为0。 STRING
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。 若需要获取key的值，则可以通过在flink中设置主键获取，主键字段即对应redis的key。
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