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'com.xxx.udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext;
paction执行合并的过程必须和实时任务解耦，通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction，这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期，周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑，周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致Spark
优先级 当前弹性资源池中的优先级数字越大表示优先级越高。本例设置一条扩缩容策略，默认优先级为1。 1 时间段 首条扩缩容策略是默认策略，不能删除和修改时间段配置。 即设置00-24点的扩缩容策略。 00-24 最小CU 设置扩缩容策略支持的最小CU数。 16 最大CU 当前扩缩容策略支持的最大CU数。
命名表分区） ALTER_TABLE_RECOVER_PARTITION（恢复表分区） ALTER_TABLE_SET_LOCATION（设置分区的路径） SHOW_PARTITIONS（显示所有分区） SHOW_CREATE_TABLE（查看建表语句） TABLE上可以赋权/回收的权限：
命名表分区） ALTER_TABLE_RECOVER_PARTITION（恢复表分区） ALTER_TABLE_SET_LOCATION（设置分区的路径） SHOW_PARTITIONS（显示所有分区） SHOW_CREATE_TABLE（查看建表语句） TABLE上可以赋权/回收的权限：
automatic默认为true)。 Archive操作并不是每次写数据时都会触发，至少需要满足以下两个条件： Hudi表满足hoodie.keep.max.commits设置的阈值。如果是Flink写hudi至少提交的checkpoint要超过这个阈值；如果是Spark写hudi，写Hudi的次数要超过这个阈值。
创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 语法格式 create table blackhole_table ( attr_name
创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 语法格式 create table blackhole_table ( attr_name
选择“跨源管理 > 增强型跨源”。 进入增强型跨源连接列表页面，选择您需要查看的增强型跨源连接。 在列表页面的右上方单击可以自定义显示列，并设置表格内容显示规则、操作列显示规则。 在列表页面上方的搜索区域，您可以名称和标签筛选需要的增强型跨源连接。 单击页面下方白色区域选择查看增强型跨源连接详细信息。
分区列 numFiles 表的最新版本中的文件个数 sizeInBytes 表的最新快照的大小（以字节为单位） properties 为此表设置的所有属性 minReaderVersion 可以读取该表的最低Reader版本 minWriterVersion 可以写入该表的最低Writer版本
file_format为csv时，options参数可以参考表3。 注意事项 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾斜，在INSERT语句后可加上“distribute by rand()”，可以增加处理作业的并发量。例如：
file_format为csv时，options参数可以参考表3。 注意事项 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾斜，在INSERT语句后可加上“distribute by rand()”，可以增加处理作业的并发量。例如：
DISTINCT] query ALL和DISTINCT表示是否返回包含重复的行。ALL返回所有的行；DISTINCT返回只包含唯一的行。如果未设置，默认为DISTINCT。 INTERSECT query INTERSECT [DISTINCT] query INTERSECT仅返回
jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>h
timestamp(3), time。 为了避免数据丢失或者数据被覆盖，开启作业异常自动重启，需要配置为“从checkpoint恢复”。 checkpoint间隔设置需在输出文件实时性、文件大小和恢复时长之间进行权衡，比如10分钟。 使用HDFS时需要绑定相应的跨源，并填写相应的主机信息。 使用hdfs
Flink目前支持两种SQL 方言: default 和 hive。您需要先切换到Hive 方言，然后才能使用Hive语法编写。下面介绍如何使用SQL设置方言。 您可以为执行的每个语句动态切换方言。无需重新启动会话即可使用其他方言。 语法格式 SQL 方言可以通过 table.sql-dialect
ameter”属性。 field_delimiter 是 属性分隔符。 当编码格式为csv时，需要设置属性分隔符，用户可以自定义，如：“，”。 当编码格式为json时，则不需要设置属性之间的分隔符。 json_config 否 当编码格式为json时，用户可以通过该参数来指定js
ameter”属性。 field_delimiter 是 属性分隔符。 当编码格式为csv时，需要设置属性分隔符，用户可以自定义，如：“，”。 当编码格式为json时，则不需要设置属性之间的分隔符。 json_config 否 当编码格式为json时，用户可以通过该参数来指定js
timestamp(3), time。 为了避免数据丢失或者数据被覆盖，开启作业异常自动重启，需要配置为“从checkpoint恢复”。 checkpoint间隔设置需在输出文件实时性、文件大小和恢复时长之间进行权衡，比如10分钟。 使用HDFS时需要绑定相应的跨源，并填写相应的主机信息。 使用hdfs
当前配置的CU数量为运行作业时所需的CU数，不能超过其绑定队列的CU数量。管理单元参数设置详见：manager_cu_number。 parallel_number 否 Integer 用户设置的作业并行数目。默认值为“1”。 并行数是指同时运行Flink SQL作业的最大任务数
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