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Maxwell Format 功能描述 Flink 支持将 Maxwell JSON 消息解释为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下,这对于利用此功能很有用。 例如: 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图
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
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前,Avro schema 从表schema 推导。 更多具体使用可参考开源社区文档:Avro Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka
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
Raw Format 功能描述 Raw format 允许读写原始(基于字节)值作为单个列。 Raw Format将 null 值编码成 byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制,因为 upsert-kafka 将 null 值视为 墓碑消息
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,
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,
CSV Format 功能描述 CSV Format 允许我们基于CSV schema 进行解析和生成CSV 数据。目前的CSV schema 是基于table schema 推导出来的。更多具体使用可参考开源社区文档:CSV Format。 支持的Connector Kafka
套餐包计费 套餐包 DLI提供优惠的资源套餐包,购买套餐包后,资源按照套餐包类型计费。 套餐包是用户预先购买的资源使用量配额,超出当前套餐包的额度,将自动转为按需收费。 套餐包类型及适用场景 表1 套餐包类型及适用场景 类型 说明 适用场景 重置规则 扫描数据量套餐包 按照用户每个作业的数据扫描量
Kafka源表 功能描述 创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 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 Kafka是线下集群
Kafka源表 功能描述 创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 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 Kafka是线下集群
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
JSON Format 功能描述 JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前,JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka Elasticsearch 参数说明 表1 参数
应用场景 DLI服务适用于海量日志分析、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。 海量日志分析 游戏运营数据分析 游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台,分析每日新增日志获取所需指标,通过数据来辅助决策。例如:运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等,了解游戏当前状态及后续响应活动措施
JSON Format 功能描述 JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前,JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka Elasticsearch 参数说明 表1 参数
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
创建DLI表关联HBase 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联HBase上已有的表。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险,优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件 创建DLI
Confluent Avro Format 功能描述 Avro Schema Registry (avro-confluent) 格式能让你读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer序列化的记录,以及可以写入成能被
创建DLI表关联HBase 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联HBase上已有的表。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险,优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件 创建DLI
Confluent Avro Format 功能描述 Avro Schema Registry (avro-confluent) 格式能让您读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer序列化的记录,以及可以写入成能被