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table-name、connector.key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema 否
请务必确保您的账户下已在分布式缓存服务（DCS）里创建了Redis类型的缓存实例。 如何创建Redis类型的缓存实例请参考《分布式缓存服务用户指南》。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DCS实例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。 如何建立增强
功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到MRS的OpenTSDB中。 前提条件 确保MRS的集群已经安装了OpenTSDB。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与MRS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。 如何建立增强型跨源连接，请参考
功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到MRS的OpenTSDB中。 前提条件 确保MRS的集群已经安装了OpenTSDB。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与MRS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。 如何建立增强型跨源连接，请参考
count函数如何进行聚合 使用count函数进行聚合的正确用法如下： SELECT http_method, count(http_method) FROM apigateway WHERE service_id = 'ecs' Group BY http_method
创建RDS/DWS表用于与输入流连接。 RDS的更多信息，请参见《关系型数据库用户指南》。 流表JOIN语法请参见流表JOIN。 前提条件 请务必确保您的账户下已在关系型数据库（RDS）里创建了PostgreSQL或MySQL类型的RDS实例。 如何创建RDS实例，请参见《关系型数据库快速入门》中“购买实例”章节。
他服务的操作权限。 CU数量 CU数量为DLI的计算单元数量和管理单元数量总和，CU也是DLI的计费单位，1CU=1核4G。 当前配置的CU数量为运行作业时所需的CU数，不能超过其绑定队列的CU数量。 管理单元 管理单元CU数量。 并行数 作业的并行数是指作业中各个算子的并行执行
请务必确保您的账户下已在分布式缓存服务（DCS）里创建了Redis类型的缓存实例。 如何创建Redis类型的缓存实例请参考《分布式缓存服务用户指南》。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DCS实例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。 如何建立增强
connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取 connector.username 否 访问数据库所需要的账号 connector
参考增强型跨源连接，根据RDS MySQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置RDS MySQL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RDS的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。
创建RDS/DWS表用于与输入流连接。 RDS的更多信息，请参见《关系型数据库用户指南》。 流表JOIN语法请参见流表JOIN。 前提条件 请务必确保您的账户下已在关系型数据库（RDS）里创建了PostgreSQL或MySQL类型的RDS实例。 如何创建RDS实例，请参见《关系型数据库快速入门》中“购买实例”章节。
park的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考”数据湖探索
关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B
connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取 connector.username 否 访问数据库所需要的账号 connector
ttl时，缓存中最先添加的条目将被标记为过期。缓存中的记录可能不是最新的，用户可以将Lookup.cache.ttl设置为一个更小的值以获得更好的刷新数据，但这可能会增加发送到数据库的请求数。所以要做好吞吐量和正确性之间的平衡。 默认情况下，Flink会缓存主键的空查询结果，您可以通过将Lookup
和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS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分别根据DWS和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 连接DWS
下载最新“jobmanager.log”文件，搜索“RUNNING to FAILED”关键字，通过上下文的错误栈，确认失败原因。 如果“jobmanager.log”文件中的信息不足以定位，可以在运行日志中找到对应的“taskmanager.log”日志，搜索“RUNNING to FAILED”关键字，确认失败原因。
ResponseStatus: Forbidden 解决方案 Spark程序访问OBS数据时，需要通过配置AK、SK的访问进行访问。 具体访问方式可以参考：通用队列操作OBS表如何设置AK/SK。 父主题： Spark作业运维类
各数据类型获取元素的方法： - map：map['key'] - array：array[index] - row：row.key array 的起始下标从 1 开始，即 array[1] 是 array 的第一个元素。 array 的元素必须同类型，row 的元素可以不同类型。
Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka, Upsert Kafka
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