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monitor-interval 无 Duration 设置新文件的监控时间间隔，并且必须设置 > 0 的值。 每个文件都有其路径唯一标识，一旦发现新文件，就会处理一次。 已处理的文件在 source 的整个生命周期内存储在 state 中，因此，source 的 state 在 checkpoint 和
大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级运营商数据治理能力，能快速
deletedFileRetentionDuration Delta不再引用的文件的保留期。当spark.databricks.delta.retentionDurationCheck.enabled为true时，清空未超过保留期的文件将会抛出异常。 168小时（1周） spark.databricks
如何在一个Flink作业中将数据写入到不同的Elasticsearch集群中？ 在Flink 作业中，可以使用CREATE语句来定义Source表和Sink表，并指定它们的连接器类型以及相关的属性。 如果需要将数据写入到不同的Elasticsearch集群，您需要为每个集群配置不同的连接参数，并确保Fl
首进入提交SQL作业的界面。提交SQL作业时需要选择支持Hudi的Spark SQL队列。 创建一张Hudi表： 将如下的建表语句粘贴至DLI SQL编辑器的输入区域，修改 LOCATION，执行引擎选择Spark，配置队列，数据目录，数据库，随后点击右上角的执行按钮，提交作业。
“预览页面”将显示对应表的前10条数据。 预览数据步骤 预览数据的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面预览数据。 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”。
Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka, Upsert Kafka
有小文件的更新来解决小文件的问题。此处的大小是被视为“小文件大小”的最小文件大小。 104857600 byte hoodie.copyonwrite.insert.split.size 插入写入并行度。为单个分区的总共插入次数。写出100MB的文件，至少1KB大小的记录，意味着
某电商商城在保持高速发展的同时，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基础，利用数据湖探索来分析用户和商品的各种数
时，队列2不能使用队列1中的资源，只能单独对队列1进行扩容。 添加到同一个弹性资源池的多个队列，CU资源可以共享，达到资源的合理利用。 配置跨源时，必须为每个队列分配不重合的网段，占用大量VPC网段。 多队列通过弹性资源池统一进行网段划分，减少跨源配置的复杂度。 资源调配 多个队
流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入，并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入（表示对应 key 的消息被删除）。Flink将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件
手动在OBS表的分区目录下添加了数据，但是无法查询到数据怎么办？ 问题现象 手动在OBS表的分区目录下上传了分区数据，但是在SQL编辑器中查询该表新增的分区数据时却查询不到。 解决方案 手动添加分区数据后，需要刷新OBS表的元数据信息。具体操作如下： MSCK REPAIR TABLE
Flink、trino生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序
EXCEPT_KEY：记录的value部分包含schema的所有内容，定义为主键的字段除外。 properties.* 否 无 String 该选项可以传递任意的Kafka参数。 “properties.”后的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties
json数据类型的数据，输出到日志文件中。 参考增强型跨源连接，根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Kafka的地址测试队列连通
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch 引擎的索引中。 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。
Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Elasticsearch和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据Elasticsearch和Kafka的地址测试队列连通
单击“提交”完成弹性资源池的创建。 在弹性资源池的列表页，选择要操作的弹性资源池，单击操作列的“添加队列”。 配置队列的基础配置，具体参数信息如下。 表3 弹性资源池添加队列基础配置 参数名称 参数说明 配置样例 名称 弹性资源池添加的队列名称。 dli_queue_01 类型 选择创建的队列类型。
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。
EXCEPT_KEY：记录的value部分包含schema的所有内容，定义为主键的字段除外。 properties.* 否 无 String 该选项可以传递任意的Kafka参数。 “properties.”后的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties
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