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如，一个计算列可以使用 cost AS price * quantity 进行定义，这个表达式可以包含物理列、常量、函数或变量的任意组合，但这个表达式不能存在任何子查询。 在 Flink 中计算列一般用于为 CREATE TABLE 语句定义 时间属性。 处理时间属性 可以简单地通过使用了系统函数
Flink SQL 中的 INSERT/UPDATE/DELETE 消息编码为 Ogg JSON 格式的消息, 输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意, 目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息. 因此,
如，一个计算列可以使用 cost AS price * quantity 进行定义，这个表达式可以包含物理列、常量、函数或变量的任意组合，但这个表达式不能存在任何子查询。 在 Flink 中计算列一般用于为 CREATE TABLE 语句定义 时间属性。 处理时间属性 可以简单地通过使用了系统函数
resource为指定在CSS关联的资源名。格式可以用"/index/type"指定资源位置（可简单理解index为database，type为table，但绝不等同）。 ES 6.X版本中，单个Index只支持唯一type，type名可以自定义。 ES 7.X版本中，单个Index将使用“_do
limit配置来设置最小文件大小。用户可以将该配置设置为“0”，以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。 为能够支持快速摄取的同时不影响查询性能，引入了Clustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。 Clu
Partition 对应的Doris Tablet 个数。 此数值设置越小，则会生成越多的 Partition。从而提升 Flink 侧的并行度，但同时会对 Doris 造成更大的压力。 doris.batch.size 1024 否 一次从 BE 读取数据的最大行数。增大此数值可减少F
如，一个计算列可以使用 cost AS price * quantity 进行定义，这个表达式可以包含物理列、常量、函数或变量的任意组合，但这个表达式不能存在任何子查询。 在 Flink 中计算列一般用于为 CREATE TABLE 语句定义 时间属性。 处理时间属性 可以简单地通过使用了系统函数
SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息，输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意的是，目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink
dli_data_clean_agency 数据清理委托，表生命周期清理数据、Lakehouse表数据清理使用。 该委托需新建后自定义权限，但委托名称固定为dli_data_clean_agency。 数据清理委托权限配置 允许DLI读写OBS将日志转储 自定义 DLI Flink
需的数据清理委托。需用户自行在IAM创建名为dli_data_clean_agency的DLI云服务委托并授权。该委托需新建后自定义权限，但委托名称固定为dli_data_clean_agency。 DLI Flink作业访问和使用OBS、日志转储（包括桶授权）、开启checkp
能够从其他AZ正常访问数据，适用于对可靠性要求较高的数据存储场景。建议优选使用多AZ存储的策略。 选择单AZ存储，数据仅存储在单个AZ中，但相比多AZ更加便宜。收费详情请参见OBS产品价格详情。 弹性资源池 弹性资源池后端采用CCE集群的架构，支持异构，对资源进行统一的管理和调度
标签键：在输入框中输入标签键名称。 说明： 标签的键的最大长度为128个字符，标签的键可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : +-@ ,但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 标签值：在输入框中输入标签值。 说明： 标签值的最大长度为255个字符，标签的值可以包含任意语种字母、数字、空格和_
在快照操作期间，连接器将查询每个包含的表，以生成该表中所有行的读取事件。 此参数确定 MySQL 连接是否将表的所有结果拉入内存（速度很快，但需要大量内存）， 或者结果是否需要流式传输（传输速度可能较慢，但适用于非常大的表）。 该值指定了在连接器对结果进行流式处理之前，表必须包含的最小行数，默认值为1000。 将
fallback-mapred-reader=true Reading Hive Views Flink 能够从 Hive 定义的视图中读取数据，但存在一些限制： 必须先将 Hive 目录设置为当前目录，然后才能查询视图。这可以通过表 API 中的 tableEnv.useCatalog（
INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Debezium 格式的 JSON 或 Avro 消息，输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意的是，目前 Flink 还不支持将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink
ull GC。 在这种情况下，可以配置该参数为false即禁用动态分区修剪优化，有助于减少内存使用，避免内存溢出和频繁的Full GC。 但禁用此优化可能会降低查询性能，禁用后Spark将不会自动修剪掉那些不满足条件的分区。 更多属性参数配置请参考DLI SQL属性参数说明。 图13
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
ategy或者SparkSizeBasedClusteringPlanStrategy时，execution.strategy不需要指定。但当plan.strategy为SparkSingleFileSortPlanStrategy时，需要指定execution.strategy
间是固定的。 您可以将 CUMULATE 函数视为首先应用具有最大窗口大小的 TUMBLE 窗口，然后将每个滚动窗口拆分为具有相同窗口开始但窗口结束步长不同的几个窗口。 所以累积窗口会产生重叠并且没有固定大小。 例如：1小时步长，24小时大小的累计窗口，每天可以获得如下这些窗口：[00:00
描述：近似统计出前buckets个最频繁出现的元素。函数统计高频值时，采用近似估算的方式使用的内存更少。capacity值越大，结果越精确，但消耗的内存也更多。该函数的返回结果是一个map，map的键值对为高频值及对应的频次。 SELECT approx_most_frequent(3
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