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bulk-flush.max-actions 否 1000 Interger 每个批量请求的最大缓冲操作数。可以设置'0'为禁用它。 sink.bulk-flush.max-size 否 2mb MemorySize 每个批量请求的缓冲操作的内存中的最大大小。必须是MB粒度。可以设置'0'为禁用它。
bulk-flush.max-actions 否 1000 Interger 每个批量请求的最大缓冲操作数。可以设置'0'为禁用它。 sink.bulk-flush.max-size 否 2mb MemorySize 每个批量请求的缓冲操作在内存中的最大值。单位必须为 MB。 可以设置为'0'来禁用它。
停止Flink作业 stopFlinkJob - POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/stop 批量删除Flink作业 deleteFlinkJobInBatch - POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/delete
keep.min.commits 归档操作保留的commit数。 20 hoodie.commits.archival.batch 这控制着批量读取并一起归档的提交即时的数量。 10 hoodie.parquet.small.file.limit 该值应小于maxFileSize，
在OBS管理控制台页面通过配置桶的生命周期规则，可以实现定时删除OBS桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。 具体操作请参考通过配置生命周期规则。 SQL编辑器页面可以批量执行SQL语句。 作业编辑窗口常用语法采用不同颜色突出显示。 支持单行注释和多行注释。以“--”开头，后续内容即为注释。 使用SQL编辑器创建并提交SQL作业
通用队列用于执行Spark作业、Flink OpenSource SQL作业和Flink Jar作业的队列。 适合适用于复杂数据处理、实时数据流处理或批量数据处理的场景。 弹性资源池使用场景 推荐使用弹性资源池队列，提高资源使用的灵活性和资源利用效率。本节介绍常见的弹性资源池的使用场景。 场
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON消息。 Flink
这里保持默认值“不重试”。 作业分组：选择作业所属的分组，默认分组为“DEFAULT”。在CDM“作业管理”界面，支持作业分组显示、按组批量启动作业、按分组导出作业等操作。 是否定时执行：如果需要配置作业定时自动执行，请参见配置定时任务。这里保持默认值“否”。 抽取并发数：设置
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到
Maxwell Format 功能描述 Maxwell是一个CDC（Changelog Data Capture）工具，可以将MySql中的更改实时流式写入到Kafka等流式connector。Maxwell为changelog提供了统一的格式，而且支持使用JSON对消息进行序列化。
Canal Format 功能描述 Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal
Canal Format 功能描述 Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal
这里保持默认值“不重试”。 作业分组：选择作业所属的分组，默认分组为“DEFAULT”。在CDM“作业管理”界面，支持作业分组显示、按组批量启动作业、按分组导出作业等操作。 是否定时执行：如果需要配置作业定时自动执行，请参见配置定时任务。这里保持默认值“否”。 抽取并发数：设置
这里保持默认值“不重试”。 作业分组：选择作业所属的分组，默认分组为“DEFAULT”。在CDM“作业管理”界面，支持作业分组显示、按组批量启动作业、按分组导出作业等操作。 是否定时执行：如果需要配置作业定时自动执行，请参见配置定时任务。这里保持默认值“否”。 抽取并发数：设置
这里保持默认值“不重试”。 作业分组：选择作业所属的分组，默认分组为“DEFAULT”。在CDM“作业管理”界面，支持作业分组显示、按组批量启动作业、按分组导出作业等操作。 是否定时执行：如果需要配置作业定时自动执行，请参见配置定时任务。这里保持默认值“否”。 抽取并发数：设置
这里保持默认值“不重试”。 作业分组：选择作业所属的分组，默认分组为“DEFAULT”。在CDM“作业管理”界面，支持作业分组显示、按组批量启动作业、按分组导出作业等操作。 是否定时执行：如果需要配置作业定时自动执行，请参见配置定时任务。这里保持默认值“否”。 抽取并发数：设置
初始化DLI客户端 使用DLI Python SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考：Python
DLI SDK简介 DLI SDK简介 数据湖探索服务软件开发工具包（DLI SDK，Data Lake Insight Software Development Kit）是对DLI服务提供的REST API进行的作业提交的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用DLI SDK提供的接口函数即可实现使用提交DLI
使用Spark作业访问sftp中的文件，作业运行失败，日志显示访问目录异常 Spark作业不支持访问sftp，建议将文件数据上传到OBS，再通过Spark作业进行读取和分析。 上传数据到OBS桶：通过OBS管理控制台或者使用命令行工具将存储在sftp中的文件数据上传到OBS桶中。
初始化DLI客户端 使用DLI SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下： 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。
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