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Hudi数据表Clean规范 Clean也是Hudi表的维护操作之一，该操作对于MOR表和COW表都需要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件（Hudi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。
String 对应服务的vpc的ID。具体请参考《虚拟私有云API参考》。 dest_network_id 是 String 对应服务的子网网络ID，即为需要建立连接的服务所在的子网。具体请参考《虚拟私有云API参考》。 elastic_resource_pools 否 Array
String 对应服务的虚拟私有云标识。具体内容可参考《虚拟私有云API参考》。 dest_network_id 否 String 对应服务的子网网络标识。具体内容可参考《虚拟私有云API参考》。 create_time 否 Long 创建连接的时间。为UTC的时间戳。 hosts 否 Array
Jar作业 OBS 2.0支持 跨源连接 在使用DLI进行跨源分析前，需要先建立跨源连接，打通数据源之间的网络。 DLI增强型跨源连接底层采用对等连接，直接打通DLI队列与目的数据源的VPC网络，通过点对点的方式实现数据互通，能够提供比经典型跨源更加灵活的使用场景与更加强劲的性能。 说明：
测试地址连通性”。 在“测试连通性”界面，根据5中获取的RDS连接信息，地址栏输入“RDS内网地址:RDS数据库端口”，单击“测试”测试到RDS网络是否可达。 步骤四：运行作业 本示例通过在弹性资源池队列上运行一个Flink SQL举例演示。 在DLI管理控制台，单击“作业管理 > F
在“购买套餐包”页面设置相关参数。 表2 参数说明 参数名称 描述 区域 选择所在的区域。不同区域的云服务之间内网互不相通；请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。 项目 每个区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置。 套餐包类型 弹性资源池CU时套餐包：按照“CU时”收取计算费用
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据，在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase连接器
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据，在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase连接器
ID。同一个数据库下，建议每个MySQL CDC作业配置不同的Server ID。 主要原因如下： MySQL SERVER会根据该ID来维护网络连接以及Binlog位点。因此如果有大量相同的Server ID的客户端一起连接MySQL SERVER，可能导致MySQL SERVER的CPU陡增，影响线上业务稳定性。
String 对应服务的虚拟私有云标识。具体内容可参考《虚拟私有云API参考》。 dest_network_id 否 String 对应服务的子网网络标识。具体内容可参考《虚拟私有云API参考》。 isPrivis 否 Boolean 该增强跨源连接如果做过项目赋权，则该字段是“false”，否则为“true”。
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据。在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类 org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes 进行字节数组和 Flink 数据类型转换。 Flink的HBas
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据。在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类 org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes 进行字节数组和 Flink 数据类型转换。 Flink的HBas
使用Flink1.15版本、且已在作业中配置允许DLI访问DEW的委托信息。 在DLI管理控制台新建“增强型跨源连接”配置DLI与数据源的网络连通。 具体操作请参考增强型跨源连接。 语法格式 create table tableName( attr_name attr_type
查看建表语句 功能描述 返回对应表的建表语句。 语法格式 1 SHOW CREATE TABLE table_name; 关键字 CREATE TABLE：建表语句。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 table_name 表名称。 注意事项 语句所涉及的表必须存在，否则会出错。
DataGen源表 功能描述 DataGen主要用于生成随机数据，可用于调试以及测试等场景。 前提条件 无 注意事项 创建DataGen表时，表字段类型不支持Array，Map和Row复杂类型，可以通过CREATE TABLE语句中的“COMPUTED COLUMN”来进行类似功能构造。
BlackHole结果表 功能描述 BlackHole Connector允许接收所有输入记录，常用于高性能测试和UDF 输出，其不是实质性Sink。Blackhole结果表是系统内置的Connector。 例如，如果您在注册其他类型的Connector结果表时报错，但您不确定是
BlackHole 功能描述 BlackHole Connector允许接收所有输入记录，常用于高性能测试和UDF输出，其不是实质性Sink。Blackhole结果表是系统内置的Connector。 例如，如果您在注册其他类型的Connector结果表时报错，但您不确定是系统问题
DataGen 功能描述 DataGen主要用于生成随机数据，可用于调试以及测试等场景。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表 注意事项 创建DataGen表时，表字段类型不支持Array，Map和Row复杂类型，可以通过CREATE TABLE语句中的“COMPUTED
flink.dli.job.agency.name=*** Flink Jar作业示例。 环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 pom文件配置中依赖包 <properties> <flink.version>1.15.0</flink
HBase以字节数组存储所有数据。在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink 的 HBase 连接器利用 HBase（Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink 数据类型转换。 Flink 的 HBase
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