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示例 下面的示例展示了一个经典的业务流水线，维度表来自 Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表连接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs 外表，并插入数据。 CREATE TABLE if
String exactly-once： 记录只传送一次，在故障转移方案下也是如此。如果要生成完整的exactly-once管道，需要源和接收器支持exactly-once，并且已正确配置。 at-least-once： 确保传递记录，但可能会多次传递同一记录。通常，这种比exactly-once模式更快。
步骤2：创建Kafka的Topic：创建Kafka生产消费数据的Topic。 步骤3：创建Elasticsearch搜索索引：创建Elasticsearch搜索索引用于接收结果数据。 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
步骤1：创建队列：创建DLI作业运行的队列。 步骤2：创建RDS MySQL数据库和表：创建RDS MySQL的数据库和表。 步骤3：创建DWS数据库和表：创建用于接收数据的DWS数据库和表。 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
创建Flink OpenSource SQL作业 本章节介绍如何新建Flink OpenSource SQL作业。 DLI Flink OpenSource SQL类型作业完全兼容社区Flink版本，并在社区connector基础之上，新增了Redis、DWS(GaussDB)数据源类型。社区Flink
li_management_agency的委托信息。 步骤1：开发Jar包并上传数据至OBS DLI控制台不提供Jar包的开发能力，您需要在线下完成Jar包的开发。Jar包的开发样例请参考Flink Jar开发基础样例。 参考Flink作业样例代码开发Flink Jar作业程序，
步骤1：创建队列：创建DLI作业运行的队列。 步骤2：创建RDS Postgres数据库：创建RDS Postgres的数据库和表。 步骤3：创建DWS数据库和表：创建用于接收数据的DWS数据库和表。 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
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