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TABLE关键字说明 参数 描述 es.nodes CSS的连接地址，需要先创建跨源连接，管理控制台操作请参考增强型跨源连接。 创建经典型跨源连接后，使用经典型跨源连接中返回的连接地址。 创建增强型跨源连接后，使用CSS提供的"内网访问地址"，格式为"IP1:PORT1,IP2:PORT2"。
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接信息”>“内网地址”，即可获取RDS内网地址。查看“连接信息”>“数据库端口”，获取RDS数据库实例端口。 在DLI管理控制台，单击“资源管理 > 队列管理”。 选择增强型跨源所绑定的资源池下的队列，单击操作列“更多 > 测试地址连通性”。 输入数据源连接地址和端口，测试网络连通性。
MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了AR和MA两个模型的优势，在ARMA模型中，自回归过程负责量化当前数据与前期数据之间的关系，移动平均过程负责解
定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Redis的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 登录Redis客户端，通过如下命令向Redis发送如下数据：
1551345369070 } 状态码 状态码如表6所示。 表6 状态码 状态码 描述 201 上传成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 分组资源相关API（废弃）
datasource v2 tables is only supported in spark3.3 or later version.”怎么办？ 使用default创建DataSource表时引擎版本不低于Spark 3.3.1，如果引擎版本低于Spark 3.3.1则会提示上
datasource v2 tables is only supported in spark3.3 or later version.”怎么办？ 使用default创建DataSource表时引擎版本不低于Spark 3.3.1，如果引擎版本低于Spark 3.3.1则会提示上
"job_mode":"async" } 状态码 状态码如表4所示。 表4 状态码 状态码 描述 200 导出成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： SQL作业相关API
创建表参数 参数 说明 url RDS的连接地址，需要先创建跨源连接，管理控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。 创建经典型跨源连接后，使用经典型跨源连接中返回的连接地址。 创建增强型跨源连接后，使用RDS提供的"内网域名"或者内网地址和数据库端口访问，MySQL格式为"协议头:
fail-on-missing-field 否 false Boolean 当解析字段缺失时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，不抛出错误失败）。 json.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为
fail-on-missing-field 否 false Boolean 当解析字段缺失时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为 false，不抛出错误失败）。 json.ignore-parse-errors 否 false Boolean 当解析异常时，是跳过当前字段或行，还是抛出错误失败（默认为
使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了AR和MA两个模型的优势，在ARMA模型中，自回归过程负责量化当前数据与前期数据之间的关系，移动平均过程负责解
返回值 描述 DATE string DATE 将日期字符串以"yyyy-MM-dd"的形式解析为SQL日期。 TIME string TIME 将时间字符串以"HH:mm:ss[.fff]"形式解析为SQL时间。 TIMESTAMP string TIMESTAMP 将时间字符串转换
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