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cuCount 否 Integer 与该队列绑定的计算单元数。即当前队列的CU数。 chargingMode 否 integer 队列的收费模式。 0：系统默认default队列。按照扫描量计费。 1：表示按照CU时收费。 2：表示按照包年包月收费。
MAXCOLUMNS：该可选参数指定了在一行中，CSV解析器解析的最大列数。
notebook 运行操作的笔记的详细信息 clusterId 集群id readVersion 为执行写操作而读取的表的版本 isolationLevel 隔离级别 isBlindAppend 是否追加数据 operationMetrics 操作的度量（例如，修改的文件数、行数、
用户可以实时掌握队列中的运行作业网络流入速率、网络流出速率、CPU使用率、内存使用率、磁盘利用率、失败作业率、等待作业数等信息。还可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索数据湖探索服务产生的监控指标和告警信息。
抽取并发数：设置同时执行的抽取任务数，适当的抽取并发数可以提升迁移效率，配置原则请参见性能调优。这里保持默认值“1”。
请求示例 新建名为test的Flink Jar作业，并设置作业执行在testQueue上，设置作业运行所使用的CU数、开启作业日志。
弹性资源池中所有队列的最小CU数之和需要小于等于弹性资源池的最小CU数。 弹性资源池中任意一个队列的最大CU必须小于等于弹性资源池的最大CU。 弹性资源池至少可以满足弹性资源池中所有队列按最小CU运行，尽量满足队列按最大CU运行。
参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 代表需要被四舍五入的值。 该命令与传统四舍五入方式的区别在于，对数字5进行操作时，由前一位数字来决定，前一位数字为奇数，增加一位，前一位数字为偶数，舍弃一位。
Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少，怎样不停止Flink作业实现动态感知？ 在Flink SQL作业中创建表使用EL表达式，作业运行提示DLI.0005错误怎么办？
page-size 否 Integer 每页显示的最大结果行数，范围: [1, 100]。默认值为：50。 current-page 否 Integer 当前页码，默认为第一页。
固定精度型 名称 描述 存储空间 取值范围 字面量 DECIMAL 固定精度的十进制数。精度最高支持到38位，但精度小于18位能保障性能最好。
计算费用=单价*CU数*小时数 CU时套餐包 DLI提供了弹性资源池CU时套餐包。 CU时套餐包的额度会按订购周期重置。 DLI表的数据存储 按需计费 按照存储在DLI服务中的数据存储量（单位为“GB”）收取存储费用。
表1 常用配置项 名称 默认值 描述 spark.sql.files.maxRecordsPerFile 0 要写入单个文件的最大记录数。如果该值为零或为负，则没有限制。 spark.sql.shuffle.partitions 200 为连接或聚合过滤数据时使用的默认分区数。
7 = 星期日 a am/pm 标记 pm(下午时) H 24小时数(0-23) 2 h 12小时数(1-12) 12 m 分钟数 30 s 秒数 55 S 毫秒数 978 z 时区 Pacific Standard Time; PST; GMT-08:00 响应消息 表4
MONTH 时间间隔字面量，年，月，格式： SY-M S：可选符号（+/-） Y：年数 M：月数 128位 INTERVAL DAY TO SECOND 时间间隔字面量，日，小时，分钟， 秒，精确到毫秒，格式：SD H:M:S.nnn S：可选符号（+/-） D：天数 M：分钟数
由于缺失新写入的分区信息，查询引擎读取该时会丢数。 禁止指定Hudi的索引类型为INMEMORY类型。 该索引仅是为了测试使用。生产环境上使用该索引将导致数据重复。
connector.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。 connector.lookup.cache.ttl 否 维表配置，缓存超时时间，超过该时间的数据会被剔除。
binary_tb(col1 BINARY); -- 插入数据 INSERT INTO binary_tb values (X'63683F'); --查询数据 select * from binary_tb ; -- 63 68 3f 在做CHAR 数值比较的时候，在对两个仅尾部空格数不同的
默认值为0，表示忽略该提示 connector.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。
所有算子反压都正常（绿色），但存在数据堆积 该场景说明性能瓶颈点在Source，主要是受数据读取速度影响，此时可以通过增加Kafka分区数并增加source并发解决。
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