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务特定的条件键。 表1 DLI请求条件 DLI条件键 类型 运算符 描述 g:CurrentTime 全局级 Date and time 接收到鉴权请求的时间。 说明： 以“ISO 8601”格式表示，例如：2012-11-11T23:59:59Z。 g:MFAPresent 全局级
Jar作业 结果校验。 作业处于运行中状态时，向DIS的source通道发送数据，验证DIS的sink通道能否收到数据。发送和接受都有字节数证明接收到数据。 图5 查看校验结果 JAVA样例代码 DIS Flink Connector相关依赖 <dependency>
若编码格式为“xml”，则需配置“xml_config”属性。 若编码格式为“email”，则需配置“email_key”属性。 若编码格式为“blob”，表示不对接收的数据进行解析，流属性仅能有一个且数据格式为ARRAY[TINYINT]。 若编码格式为“user_defined”，则需配置“encod
若编码格式为“xml”，则需配置“xml_config”属性。 若编码格式为“email”，则需配置“email_key”属性。 若编码格式为“blob”，表示不对接收的数据进行解析，流属性仅能有一个且数据格式为ARRAY[TINYINT]。 若编码格式为“user_defined”，则需配置“encod
String exactly-once： 记录只传送一次，在故障转移方案下也是如此。如果要生成完整的exactly-once管道，需要源和接收器支持exactly-once，并且已正确配置。 at-least-once： 确保传递记录，但可能会多次传递同一记录。通常，这种比exactly-once模式更快。
步骤2：创建Kafka的Topic：创建Kafka生产消费数据的Topic。 步骤3：创建Elasticsearch搜索索引：创建Elasticsearch搜索索引用于接收结果数据。 步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接Kafka和CSS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink
步骤1：创建队列：创建DLI作业运行的队列。 步骤2：创建RDS MySQL数据库和表：创建RDS MySQL的数据库和表。 步骤3：创建DWS数据库和表：创建用于接收数据的DWS数据库和表。 步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接RDS和DWS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink
步骤1：创建队列：创建DLI作业运行的队列。 步骤2：创建RDS Postgres数据库：创建RDS Postgres的数据库和表。 步骤3：创建DWS数据库和表：创建用于接收数据的DWS数据库和表。 步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接RDS和DWS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink
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