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k 2.3的环境中运行将会报java.lang.AbstractMethodError。 解决措施有如下两种方案： 基于Spark 2.3重新编译应用 使用sl4j+log4j来实现日志功能，而不是直接继承Spark内部接口Logging。具体如下： <dependency>
左外连接 功能描述 根据左表的记录去匹配右表，返回所有左表记录，没有匹配值的记录的返回NULL。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference LEFT OUTER JOIN table_reference ON join_condition;
“COUNT”、“SUM”、“AVG”（平均）、“MAX”（最大）和 “MIN”（最小）。 对于流式查询，用于计算查询结果的状态可能无限膨胀。状态的大小大多数情况下取决于去重行的数量和分组持续的时间，持续时间较短的 group 窗口不会产生状态过大的问题。可以提供一个合适的状态 time-to-live (TTL)
右外连接 功能描述 根据右表的记录去匹配左表，返回所有右表记录，没有匹配值的记录返回NULL。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference RIGHT OUTER JOIN table_reference ON join_condition;
有\ n被识别为行终止符。 此外，不支持（？d）标志，因此不能使用。 大小写区分模式（通过（？i）标志启用）时，总是以unicode的模式去实现。同时，不支持上下文敏感匹配和局部敏感匹配。此外，不支持（？u）标志。 不支持Surrogate Pair编码方式。例如，\ uD800
当子查询中数据不重复的情况下，执行关联子查询，不需要对子查询的结果去重。 当子查询中数据重复的情况下，执行关联子查询，会提示异常，必须对子查询的结果做去重处理，比如max(),min()。 该参数设置为false： 不管子查询中数据重复与否，执行关联子查询时，都需要对子查询的结果去重，比如max(),min()，否则提示异常。
选择续费时长，判断是否勾选“统一到期日”，将到期时间统一到各个月的某一天（详细介绍请参见统一包年/包月资源的到期日）。确认配置费用后单击“去支付”。 图1 续费确认 进入支付页面，选择支付方式，确认付款，支付订单后即可完成续费。 在费用中心续费 登录管理控制台。 单击“控制台”页
6]);-- [1, 3, 33, 4, 5, 6] array_intersect(x, y) → array 描述：返回两个数组去重后的交集。 select array_intersect(array [1,3,5,7,9],array [1,2,3,4,5]); _col0
overwrite这样幂等的语法而不是insert into等非幂等语法插入数据。 如果严格需求数据不能重复，建议在insert into后对表数据执行去重操作，防止数据重复。 父主题： 数据相关
cdc-events-duplicate设置为true，并在源表上定义PRIMARY KEY。Framework将生成一个额外的有状态操作符，并使用主键对变更事件进行去重，并生成一个规范化的changelog流。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明 format 是 (none) String
留hoodie.compact.inline.max.delta.commits个Instant不会被归档，以此保证有足够的Instant去触发compation schedule。 使用由DLI提供的元数据服务时，本命令不支持使用OBS路径。 系统响应 可以检查任务状态是否成功
Hudi的MOR表和COW表都需要保证每天至少1次Archive，MOR表的Archive可以参考2.2.1.6小节和Compaction放在一起异步去执行。COW的Archive可以在写数据时自动判断是否执行。 父主题： Hudi数据表管理操作规范
全一致。 请选择正确的“服务类型”，本示例中为“RDS”。 图1 创建经典型跨源连接-RDS 检查安全组网络（vpc）配置。 若按照步骤1重建跨源连接后还是报错“communication link failure”，则检查vpc配置。 经典型跨源： 入方向规则：检查本安全组内的
失及聚合算子等内部状态的精确一致语义。同时，为了保证数据不重复，建议使用带主键数据库或者文件系统作为目标数据源，否则下游处理业务需要加上去重逻辑（最新成功Checkpoint记录位点到异常时间段内的数据会重复消费）。 图1 Flink作业配置参数 对于Flink Jar作业，您需
避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Flink状态索引，按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表，在数据量超过2亿条记录，采用Bucket索引，2亿以内可以采用Flink状态索引。
空跑，周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致Spark任务耗时长并且也会导致下游的读作业时延高。对此场景，在这里给出以下建议：按照集群资源使用情况，可以每2小时或每4个小时去调度执行一次异步Compaction作业，这是一个基本的维护MOR表的方案。
设置成true，并在该source上定义PRIMARY KEY。 框架会生成一个额外的有状态算子，使用该primary key来对变更事件去重并生成一个规范化的changelog流。 更新信息请参考Debezium 官方文档。 消费Debezium Postgres Connector产生的数据
Hudi的MOR表和COW表都需要保证每天至少1次Clean，MOR表的Clean可以参考2.2.1.6小节和Compaction放在一起异步去执行。COW的Clean可以在写数据时自动判断是否执行。 父主题： Hudi数据表管理操作规范
ction.async.enabled = fasle），需要设置为false，采用异步clean。建议和Compaction放在一起异步去执行 hoodie.archive.automatic 否 true String COW表：设置为true MOR表，且默认开启异步压缩时（compaction
5日订购的套餐包，之后每个月5日同一时间重置免费资源。 按自然周期重置：结合重置周期使用，如重置周期为月，且按自然周期重置，即每月1日0点重置免费资源。 DLI的套餐包中仅存储套餐包按自然周期重置，即每小时重置，其他套餐包按订购周期重置。 适用场景 通常情况下，建议您针对不同的业务创建项目：
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