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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服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到DLI队列中。Kafka
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服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到DLI队列中。Kafka
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服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到DLI队列中。Kafka
管理Jar作业程序包 程序包管理概述 创建程序包 配置程序包权限 修改程序包所有者 程序包标签管理 DLI内置依赖包 父主题： DLI常用管理操作
业列表“操作”列中的“更多 > 导入保存点”，导入OBS中最新成功的Checkpoint，并从中恢复。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 在对应Flink作业所在行，选择“操作 > 导入保存点”。 在导入保存点界面选择Checkpoint的OBS桶路径
tsdb_metrics 是 数据点的metric，支持参数化。 tsdb_timestamps 是 数据点的timestamp，数据类型支持LONG、INT、SHORT和STRING，仅支持指定动态列。 tsdb_values 是 数据点的value，数据类型支持SHORT、
tsdb_metrics 是 数据点的metric，支持参数化。 tsdb_timestamps 是 数据点的timestamp，数据类型支持LONG、INT、SHORT和STRING，仅支持指定动态列。 tsdb_values 是 数据点的value，数据类型支持SHORT、
修改程序包所有者 DLI提供了修改程序包组或程序包的所有者的功能。 登录DLI管理控制台，选择“数据管理 > 程序包管理”。 在“程序包管理”页面，单击程序包“操作 ”列中的“更多 > 修改所有者”。 如果该程序包进行过分组设置，选择“组”或者“程序包”进行修改。 图1 修改程序包所有者
进入Spark作业编辑页面，页面会提示系统将创建DLI临时数据桶。该桶用于存储使用DLI服务产生的临时数据，例如：作业日志、作业结果等。如果不创建该桶，将无法查看作业日志。可以通过配置生命周期规则实现定时删除OBS桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。桶名称为系统默认。 如果不需要创建DLI
current_date函数用于返回当前日期值。返回值格式为yyyy-mm-dd。 相似函数：getdate，getdate函数用于返回当前系统时间。返回值格式为yyyy-mm-dd hh:mi:ss。 命令格式 current_date() 参数说明 无 返回值说明 返回DATE
current_date函数用于返回当前日期值。返回值格式为yyyy-mm-dd。 相似函数：getdate，getdate函数用于返回当前系统时间。返回值格式为yyyy-mm-dd hh:mi:ss。 命令格式 current_date() 参数说明 无 返回值说明 返回DATE
参数类型 描述 is_success 否 Boolean 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。 queues 否 Array of objects 该弹性资源池下所有queue的资源权重信息。详细参数说明请参考表4。
WS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。 DLI提供的增强型跨源连接功能，底层采用对等连接的方式打通与目的数据源的vpc网络，通过点对点的方式实现数据互通。 图1 增强型跨源连接配置流程 配置DLI队列与公网网络连通 通过配置SNAT规则，添加到公网的路由信息，可以实现队列到和公网的网络打通。
对于无内部状态的作业，您可以配置kafka数据源的启动时间或者消费位点到作业停止之前。 对于有内部状态的作业，您可以在停止作业时，勾选“触发保存点”。成功后，再次启动作业时，开启“恢复保存点”，作业将从选择的savepoint文件中恢复消费位点及状态。同时，由于Flink Checkpoint和
JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 Flink 还支持将 Flink
Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。 语法格式 1 2 3 4 CREATE SOURCE STREAM stream_name(
Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是指系统时间，与数据本身的时间戳无关，即在Flink算子内计算完成的时间。 语法格式 1 2 3 4 CREATE SOURCE STREAM stream_name(
JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 Flink 还支持将 Flink
JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 Flink 还支持将 Flink
getdate getdate函数用于返回当前系统时间。返回值格式为yyyy-mm-dd hh:mi:ss。 相似函数：current_date，current_date函数用于返回当前日期值。返回值格式为yyyy-mm-dd。 命令格式 getdate() 参数说明 无 返回值说明
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