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根据用户凭据生成相应的truststore.jks文件，并将用户凭据以及truststore.jks文件传入OBS中。 具体方式请参考客户端SSL加密功能使用说明。 若运行作业提示“Message stream modified (41)”，可能与JDK的版本有关系，可以尝试修改运行样例代码的JDK为8u_242以下版本或删除“krb5
第一次创建队列时，需要勾选“同意以上隐私协议”并确定。 配置确认无误，单击“提交”完成队列创建。 如果队列名称已存在，单击“提交”时，系统会提示“Queue xxx already exists”错误，可返回“上一步”进行修改。 队列创建成功后，您可以在“队列管理”页面查看和选择使用对应的队列。
保证资源的利用率和应对资源洪峰等诉求。 弹性资源池对后端资源统一进行管理和调度，多个队列绑定弹性资源池后，资源池内资源共享，资源利用率高，解决了场景二的问题。 父主题： 创建弹性资源池和队列
schema-registry.subject 否 (none) String 序列化期间，Confluent Schema Registry中注册schema所在的subject。 对于kafka和upsert-kafka，默认subject值是'<topic_name>-value'
参数类型 说明 is_success 否 String 执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_list 否 Object 作业列表信息。请参见表4。 表4 job_list参数说明 参数名称
生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1.10 重载 getResultType 声明返回字段类型的方式将不再可用。继续使用会抛出如下异常：
String SSL truststore的密码。 avro-confluent.subject 否 无 String 用于在序列化期间此格式使用的注册schema的Confluent Schema Registry主题。默认情况下，'kafka'和'upsert-kafka'连接器使用'
参数类型 说明 is_success 否 String 执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_detail 否 Object 作业详情。请参见表3。 表3 job_detail参数说明 参数名称
upper-bound必须同时存在或者同时不存在。 scan.fetch-size 否 每次从数据库拉取数据的行数。默认值为0，表示忽略该提示。 lookup.cache.max-rows 否 维表配置，缓存的最大行数，超过该值时，最先添加的数据将被标记为过期。-1表示不使用缓存。
生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1.10 重载 getResultType 声明返回字段类型的方式将不再可用。继续使用会抛出如下异常：
列和数据库。 在SQL编辑区域输入下列命令创建UDAF函数，单击“执行”提交创建。 如果该客户开启了自定义函数热加载功能，注册语句会发生变化。 详情可参考注册函数。 CREATE FUNCTION AvgFilterUDAFDemo AS 'com.dli.demo.AvgFilterUDAFDemo'
所属队列：选择步骤1：创建队列中创建的队列。 Flink版本：选择1.12。 保存作业日志：勾选。 OBS桶：选择保存作业日志的OBS桶，根据提示进行OBS桶权限授权。 开启Checkpoint：勾选。 Flink作业编辑框中输入具体的作业SQL，本示例作业参考如下。SQL中加粗的参数需要根据实际情况修改。
如果作业状态为“提交失败”或“运行异常”，表示作业提交或运行失败。用户可以在作业列表中的“状态”列中，将鼠标移动到状态图标上查看错误信息，单击可以复制错误信息。根据错误信息解决故障后，重新提交。 父主题： 使用DLI提交Flink作业
所属队列：选择步骤1：创建队列中创建的队列。 Flink版本：选择1.12。 保存作业日志：勾选。 OBS桶：选择保存作业日志的OBS桶，根据提示进行OBS桶权限授权。 开启Checkpoint：勾选。 Flink作业编辑框中输入具体的作业SQL，本示例作业参考如下。SQL中加粗的参数需要根据实际情况修改。
指定读取的hudi表路径 .createTempView("hudi_incremental_temp_view"); // 注册为spark临时表 // 结果必须根据startTime和endTime进行过滤，如果没有指定endTime，则只需要根据startTime进行过滤
properties) 插入数据前： 插入数据后： 使用上述read.format()或者read.jdbc()方法读取到的dateFrame注册为临时表，就可使用sql语句进行数据查询了。 1 2 jdbcDF.registerTempTable("customer_test")
如果作业运行失败则作业状态显示为“已失败”，单击“操作”列“更多”下的“Driver日志”，显示当前作业运行的日志，分析报错原因。 图18 查看Driver日志 原因定位解决后，可以在作业“操作”列，单击“编辑”，修改作业相关参数后，单击“执行”重新运行该作业即可。 后续指引 如果您想通过Spark Jar作业
0表示男 1表示女 2表示保密 rank Int 用户等级 有顺序的级别枚举，越高级别数字越大 register_time string 用户注册日期 单位：天 商品数据 表2 商品数据 字段名称 字段类型 字段说明 取值范围 product_id int 商品编号 脱敏 a1 int
小写。资源类型和操作没有大小写，要求支持通配符号*，无需罗列全部授权项。 资源类型可以参考表4中的资源类型。 操作：操作以IAM服务中已经注册的action为准。 Condition 限制条件：使策略生效的特定条件，包括条件键和运算符。 条件键表示策略语句的 Condition
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