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跨源RDS表，执行insert overwrite提示Incorrect string value错误怎么办？ 问题现象 客户在数据治理中心DataArts Studio创建DLI的跨源RDS表，执行insert overwrite语句向RDS写入数据报错：DLI.0999: B
"table": "products", "ts": 1589373560798, "type": "UPDATE" } 按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名
更新模板 功能介绍 该API用于对DLI服务中已有的模板进行更新。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 PUT /v1.0/{project_id}/streaming/job-templates/{template_id} 参数说明 表1 URI参数说明
窗口Top-N 功能描述 窗口 Top-N 是特殊的 Top-N，它返回每个分区键的每个窗口的N个最小或最大值。 与普通Top-N不同，窗口Top-N只在窗口最后返回汇总的Top-N数据，不会产生中间结果。窗口 Top-N 会在窗口结束后清除不需要的中间状态。 窗口 Top-N
创建集群（废弃） 功能介绍 该API用于创建集群，该集群将会绑定用户指定的计算资源。 当前接口已废弃，不推荐使用。 URI URI格式： POST /v2.0/{project_id}/clusters 参数说明 表1 URI参数 名称 是否必选 说明 project_id 是
/s级别带宽和百万级别的IOPS，适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时会统计大小。 添加数据时不会修改大小。 如需查看表大小可以通过OBS查看。 CTAS建表语句不能指定表的属性。 关于分区表的使用说明： 创建分区表时，PARTITONED BY中指定分区列必须是不在
禁止或恢复表的生命周期 功能介绍 禁止或恢复指定表或分区的生命周期。 使用禁止或恢复表的生命周期有以下两种场景： 表或分区表开启了生命周期的功能，该功能可以禁止或恢复表的生命周期，即修改“dli.table.lifecycle.status”的参数值。 表或分区表未开启生命周期的
在对应“SQL队列”类型作业的“操作”列，单击“更多”》“重启”。 在“重启队列”界面，选择“确定”完成队列重启 使用UDAF函数。 在查询语句中使用6中创建的UDAF函数: select AvgFilterUDAFDemo(real_stock_rate) AS show_rate
个队列名称使用逗号“,”分隔。 plan_id 是 String 待修改的队列扩缩容计划的ID。多个ID使用逗号“,”分隔。具体获取请参考查看队列定时扩缩容计划（废弃） 请求消息 表2 请求参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 plan_name 是 String 队列扩缩容
Hudi表分区设计规范 规则 分区键不可以被更新： Hudi具有主键唯一性机制，但在分区表的场景下通常只能保证分区内主键唯一，因此如果分区键的值发生变更后，会导致相同主键的行记录出现多条的情况。在以日期分区的场景，可采用数据的创建时间为分区字段，切记不要采用数据更新时间做分区。
DWS结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到数据仓库服务（DWS）中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息
开启Flink作业动态扩缩容 操作场景 在实际作业运行中，由于作业的数据流量变化，导致所需计算资源不同，造成流量较小时计算资源浪费，流量较大时计算资源不足以满足计算所需。 DLI提供的动态扩缩容功能可以根据当前作业的负载情况，例如：数据输入输出量、数据输入输出速率、反压等情况，动
rank rank函数用于计算一个值在一组值中的排位。如果出现并列的情况，RANK函数会在排名序列中留出空位。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。 窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。 窗口函数不能和同级别的聚合函数一起使用。 命令格式
SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，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。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者
grade.science[1]"), JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") FROM kafkaSource; 查看输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80,85]","message4":"[80
Upsert Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。
Flink 1.15版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.15版本所做的变更说明。 更多Flink 1.15版本说明请参考Release Notes - Flink Jar 1.15、Flink OpenSource SQL1
grade.science[1]"),JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") from kafkaSource; 查看sink中kafka的topic中的输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80
parse_url parse_url函数用于返回给定URL的指定部分，partToExtract的有效值包括HOST，PATH， QUERY， REF， PROTOCOL， AUTHORITY，FILE和USERINFO。 例如：parse_url('http://facebook
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