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为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal 默认使用 protobuf）。 Flink 支持将 Canal 的 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
为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal 默认使用 protobuf）。 Flink 支持将 Canal 的 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
配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subtask，每个桶将至少包含一个Part文件。将根据配置的滚动策略来创建其他Part文件。对于Row
的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 DLI在Spark SQL引擎中增加SQL防御能力，基于用户可理解的SQL防御策略，实现对典型大SQL、低
某互联网公司，主要有游戏和音乐两大业务，使用DLI服务进行用户行为分析，辅助决策。 如图1所示，“基础平台组组长”在华为云上申请了一个“租户管理员”（Tenant Administrator）账号，用于管理和使用华为云的各个服务。因为“大数据平台组”需要使用DLI进行数据分析，所有“基础平台组组长”增加了一个权限为“DLI服务管理员”（DLI
配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subtask，每个桶将至少包含一个Part文件。将根据配置的滚动策略来创建其他Part文件。对于Row
INSERT/UPDATE/DELETE 消息编码为 Maxwell JSON 消息，并发送到 Kafka 等外部系统。但是，目前 Flink 无法将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink 将 UPDATE_BEFORE
外，value为空的消息将会被视作为DELETE消息。 作为sink，upsert-kafka连接器可以消费changelog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
TTPS请求调用，调用方法请参见构造请求。 DLI API中除特殊说明外，通常为同步操作，即响应消息中的“is_success”为请求是否执行成功。 若API为异步操作，可根据响应消息中的“job_id”，执行查询作业状态API，从而获取该异步操作API最终是否执行成功。 同时数
权限委托给DLI服务，让DLI服务以您的身份使用其他云服务，代替您进行一些资源运维工作。该委托包含获取IAM用户相关信息、跨源场景访问和使用VPC、子网、路由、对等连接的权限、作业执行失败需要通过SMN发送通知消息的权限。 详细委托包含的权限请参考配置DLI云服务委托权限。 创建执行作业所需的计算资源和元数据
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 确保已创建Kafka集群。
udTable（表格存储服务）的CloudTable Administrator权限；使用VPC（虚拟私有云）的VPC Administrator权限；访问和使用DIS数据源（数据接入服务）的DIS Administrator权限；使用SMN（消息通知服务）的SMN Admini
创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache 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是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafk
DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache 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是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafk
IEF相关API（废弃） 创建IEF消息通道（废弃） 边缘Flink作业状态上报（废弃） 边缘Flink作业Action回调（废弃） IEF系统事件上报（废弃） 父主题： 历史API
kyuubi.engine.type JDBC服务类型。这里请指定为dli。 是 jdbc kyuubi.engine.jdbc.type 引擎类型。请使用dli。 是 dli kyuubi.engine.jdbc.driver.class 连接JDBC服务使用的驱动类名。请使用com.huawei
模式输出到Kafka中。 Apache 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是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafk
Kafka源表 功能描述 Apache 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。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changelog流，其中每
DLI服务架构：Serverless DLI是无服务器化的大数据查询分析服务，其优势在于： 按量计费：真正的按使用量（扫描量/CU时）计费，不运行作业时0费用。 自动扩缩容：根据业务负载，对计算资源进行预估和自动扩缩容。 如何访问DLI 云服务平台提供了Web化的服务管理平台，
ase连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行，可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。如果没有声明主键，HBase连接器默认取rowkey作为主键。详情可参考HBase SQL
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