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定义主键意味着 在物化后的 changelog 上主键具有唯一性。定义的主键将决定哪些字段出现在Kafka消息的key中。 由于该连接器以 upsert 的模式工作，该连接器作为 source 读入时，可以确保具有相同主键值下仅最后一条消息会生效。 数据类型的使用，请参考Format章节。 语法格式
Kafka 功能描述 Kafka 连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 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。 表1 支持类别
“default”为内置数据库，不能创建名为“default”的数据库。 在DLI管理控制台，单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”，可进入SQL作业“数据库”页面。 在“SQL编辑器”页面右侧的编辑窗口中，输入如下SQL语句，单击“执行”。阅读并同意隐私协议，单击“确定”。 create database
JDBC源表 功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，用于从数据库读取相应的数据。 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
JDBC 功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，提供了对MySQL、PostgreSQL等常见数据库的读写支持。表类型支持源表、结果表和维表。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、维表、结果表 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
L编辑器”页面。 在“数据管理”页面查看元数据。 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需导出数据对应数据库名称，进入该数据库“表管理”页面。 单击目标表“操作”栏中的“更多”，选择“表属性”，即可在“元数据”页签查看该表的元数据信息。 在“SQL编辑器”页面查看元数据。
JDBC源表 功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，用于从数据库读取相应的数据。 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规
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
“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面删除表。 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需删除表的数据库名，进入该数据库的“表管理”页面。 选中目标表，单击“操作”栏中的“更多 > 删除表”。 在弹出的确认对话框中，单击“是”。 在“SQL编辑器”页面删除表。
> 修改数据库”。 在弹出的对话框中，输入新的所有者用户名（已存在的用户名），单击“确定”。 在“SQL编辑器”页面修改数据库所有者。 在管理控制台左侧，单击“SQL编辑器”。 在左侧导航栏单击选择“数据库”页签，鼠标左键单击对应数据库右侧的，在列表菜单中选择“修改数据库”。 在
x版本中新增支持自适应Skip partial agg功能，即当Partial Agg效果不佳时，可以直接跳过，避免Partial Agg带来的额外性能消耗。相关参数： spark.sql.aggregate.adaptivePartialAggregationEnabled：用于控制是否启用自适应Skip
Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
Hbase HBase连接器支持读取和写入HBase集群。本文档介绍如何使用HBase连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行，可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。如果没
在DLI管理控制台，选择“作业模板 > SQL模板”。 在“tpchQuery”下找到适合您业务场景的样例模板，单击操作列的“执行”进入SQL编辑器页面。 在SQL编辑器页面右侧的编辑窗口上方，“执行引擎”选择“spark”，“队列”选择“default”，“数据库”选择“default”，单击“执行”。
注意：创建队列时，队列类型必须要选择为：SQL队列。 前期准备 创建DLI数据库 登录DLI管理控制台，选择“SQL编辑器”，在SQL编辑器中“执行引擎”选择“spark”，“队列”选择已创建的SQL队列。 在SQL编辑器中输入以下语句创建数据库“testdb”。详细的DLI创建数据库的语法可以参考创建DLI数据库。
x不再支持将Apache Mesos作为资源管理器 说明： Spark2.4.x：Spark 2.4.x版本中使用Apache Mesos作为资源管理器。 Spark3.3.x：Spark3.3.x不再支持将Apache Mesos作为资源管理器。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 功能增强，Spark
数据库时区。 这里它指向 'SYSTEM'，也就是数据库服务器的系统时间（'system_time_zone'）。而这个系统时间在这里指向 CST，所以，最终数据库时区才是 CST。 time_zone 数据库所在服务器的时区，服务器是台主机。 如本地数据库所在计算机的默认时区是中国标准时间，则查出来
connect.timeout 否 30s Duration 连接器在尝试连接到 MySQL 数据库服务器后超时前应等待的最长时间。 connect.max-retries 否 3 Integer 连接器应重试以建立 MySQL 数据库服务器连接的最大重试次数。 connection.pool
HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的时
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