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ClickHouse结果表 功能描述 DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中。ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。
fields：适用于所有数据类型 fields-scores：适用于sorted set数据类型 array：适用于list、set、sorted set数据类型 array-scores：适用于sorted set数据类型 map：适用于hash、sorted set数据类型 schem
DATE函数将"yyyy-MM-dd"日期格式的字符串解析为DATE类型的日期。 语法说明 DATE DATE string 入参说明 参数名 数据类型 参数说明 string STRING SQL日期格式的字符串。 注意该字符串的格式必须为"yyyy-MM-dd"格式，否则语义校验会报错。
print-identifier 否 配置一个标识符作为输出数据的前缀。 standard-error 否 该值只能为true或false，默认为false。 若为true，则表示输出数据到taskmanager的error文件中。 若为false，则表示输出数据到taskmanager的out中。 示例
表生命周期管理 创建表时指定表的生命周期 修改表生命周期的时间 禁止或恢复表的生命周期 父主题： 表相关
connector用于将用户输出的数据打印到error文件或者taskmanager的文件中，方便用户查看，主要用于代码调试，查看输出结果。 前提条件 无。 注意事项 Print结果表支持以下四种格式内容输出： 打印内容 条件1 条件2 标识符:任务 ID> 输出数据 需要提供前缀打印标识符
否 刷新数据的时间间隔，单位可以为ms、milli、millisecond/s、sec、second/min、minute等。 connector.write.max-retries 否 写数据失败时的最大尝试次数，默认值为：3。 示例 从dis中读取数据，并将数据插入到数据库为f
ErrorIfExis：如果已经存在数据，则抛出异常。 Overwrite：如果已经存在数据，则覆盖原数据。 Append：如果已经存在数据，则追加保存。 Ignore：如果已经存在数据，则不做操作。这类似于SQL中的“如果不存在则创建表”。 读取CSS上的数据 1 2 jdbcDF = sparkSession
Kafka结果表 功能描述 DLI通过Kafka结果表将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 确保已创建kafka集群。
具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka topic。
需计费。存储套餐的额度每个小时会重置。 数据扫描量 按需计费 扫描量计费=单价*扫描量数据（GB） 扫描数据量套餐包 购买了扫描数据量套餐包，按需使用过程中优先抵扣扫描数据量套餐包的规格额度，超过扫描数据量套餐包额度的按照按需计费。扫描数据量套餐的额度会按订购周期重置。 按订购周
计费样例 计费场景 某公司用户A申请了256CUs的弹性资源池，并将1TB数据存放在DLI表中。该公司想要了解采用哪种计费模式才是性价比最优的方式。 数据湖探索服务目前支持三种作业：SQL作业，Flink作业和Spark作业。SQL作业的计费包括存储计费和计算计费，Flink作业和Spark作业的计费只有计算计费。
16) "2021-03-24 10:02:03" 常见问题 Q：当data-type为set时，最终结果数据相比输入数据个数少了是什么原因？ A：这是因为输入数据中有重复数据，导致在Redis的set中会进行排重，因此个数变少了。 Q：若Flink作业的日志中有如下报错信息，应该怎么解决？
价*扫描量数据（GB）。怎样查看DLI的数据扫描量？ 您可以在费用中心查询DLI数据扫描量的资源账单。 在控制台顶部菜单栏中选择“费用与成本 > 费用账单”。 选择“流水和明细账单 > 明细账单”，在产品的筛选条件中选择“DLI扫描数据量”，单击图标即可搜索DLI数据扫描量的资源账单。
000000027。 元数据 元数据可以在 DDL 中作为只读（虚拟）meta 列声明。 表2 元数据 Key 数据类型 说明 database STRING NULL 源数据库。对应于Maxwell记录中的数据库字段（如果可用）。 table STRING NULL 源数据库中的表。对应
x的作业日志中打印找不到global_temp数据库 问题描述 Spark3.x的作业日志中提示找不到global_temp数据库。 根因分析 global_temp数据库是Spark3.x默认内置的数据库，是Spark的全局临时视图。 通常在Spark作业执行注册viewManager时，会校验该数据库在meta
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息
不正确怎么办？ 在执行SQL作业后立即修改表名，可能会导致表的数据大小结果不正确。 这是因为DLI在执行SQL作业时，会对表进行元数据更新，如果在作业执行完成前修改了表名，会和作业的元数据更新过程冲突，从而影响对数据大小的判断。 为了避免这种情况，建议在SQL作业执行完成后，等待
userDefined结果表 功能描述 您可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入到指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类： 自定义sink类需要继承Flink开源类：RichSinkFunction，并指定数据类型为：Tuple2<Boolean, Row>。 例如开发自定义类MySink：public
队列权限管理 管理员用户和队列的所有者拥有队列的所有操作权限，且根据业务需求对其他用户分配队列的操作权限，确保用户之间的作业互不影响，保障作业的执行性能。本节操作介绍队列权限管理的相关操作。 操作须知 管理员用户和队列的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其队列权限。
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