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指定列为key值（非必选）。如果写入数据时指定了key，则查询时必须指定key，否则查询时会异常加载key。 partitions.number 读取数据时，并发task数。 scan.count 每批次读取的数据记录数，默认为100。如果在读取过程中，redis集群中的CPU使用率还有提升空间，可以调大该参数。
要创建的ClickHouse的表名。 connector.driver 否 ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver String 连接数据库所需要的驱动。 如果建表时不指定该参数，驱动会自动通过ClickHouse的url提取。 如果建表时指定该参数，则该参数值固定为“ru
要创建的ClickHouse的表名。 connector.driver 否 ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver String 连接数据库所需要的驱动。 如果建表时不指定该参数，驱动会自动通过ClickHouse的url提取。 如果建表时指定该参数，则该参数值固定为“ru
配置DLI读写外部数据源数据的操作流程 DLI执行作业需要读写外部数据源时需要具备两个条件： 打通DLI和外部数据源之间的网络，确保DLI队列与数据源的网络连通。 妥善保存数据源的访问凭证确保数据源认证的安全性，便于DLI安全访问数据源。 本节操作介绍配置DLI读写外部数据源数据操作流程。
数据源类型，固定为：jdbc。 url 是 数据库的URL。 table-name 是 读取数据库中的数据所在的表名。 driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取。 username 否 数据库认证用户名，需要和'password'一起配置。 password
getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000); // 设置checkpoint最大并发数 streamEnv.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
ord","password"); 代码示例 以下是一个UDF示例：通过pipeline.global-job-parameters传入连接数据库需要的url、user、password等参数，获取udf_info表数据后和流数据拼接成json输出。 表2 udf_info表 key
ord","password"); 代码示例 以下是一个UDF示例：通过pipeline.global-job-parameters传入连接数据库需要的url、user、password等参数，获取udf_info表数据后和流数据拼接成json输出。 表2 udf_info表 key
并行数 是 作业中每个算子的最大并行数。 说明： 并行数不能大于计算单元（CU数量-管理单元CU数量）的4倍。 并行数最好大于用户作业里设置的并发数，否则有可能提交失败。 TaskManager配置 否 用于设置TaskManager资源参数。 勾选后需配置下列参数： “单TM所占C
a8c3-28fbee399fa6"; // 调用BatchJob对象的delBatch接口取消批处理作业 MessageInfo messageInfo = client.delBatchJob(batchId); System.out.println(messageInfo
由于世界各国家与地区经度不同，地方时也有所不同，因此会划分为不同的时区。时区可在创建实例时选择，后期可修改。 默认 性能规格 实例的CPU和内存。不同性能规格对应不同连接数和最大IOPS。 2vCPUs | 4GB 存储空间 如果存储类型为SSD云盘或极速型SSD，可设置存储空间自动扩容，当存储空间可用率过小时，会自动扩容存储空间。
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
ClickHouse的表名。 driver 否 ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver String 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取，默认为ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver。 username
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
edsconnection deleteRoute 创建批处理作业 jobs createBatch 取消批处理作业 jobs cancelBatch 创建全局变量 variable createGlobalVariable 删除全局变量 variable deleteGlobalVariable
SQL作业运行慢如何定位 作业运行慢可以通过以下步骤进行排查处理。 可能原因1：FullGC原因导致作业运行慢 判断当前作业运行慢是否是FullGC导致： 登录DLI控制台，单击“作业管理 > SQL作业”。 在SQL作业页面，在对应作业的“操作”列，单击“更多 > 归档日志”。
getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000); // 设置checkpoint最大并发数 env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(1);
DLI Flink与MRS Flink有什么区别？ DLI Flink是天然的云原生基础架构。在内核引擎上DLI Flink进行了多处核心功能的优化，并且提供了企业级的一站式开发平台，自带开发和运维功能，免除自建集群运维的麻烦；在connector方面除了支持开源connecto
数据湖探索简介 什么是数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache 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。
创建Redis表 创建Redis表用于与输入流连接。 DCS的详细信息请参见《分布式缓存服务用户指南》。 流表JOIN语法请参见流表JOIN。 语法格式 1 2 3 4 5 6 CREATE TABLE table_id (key_attr_name STRING(, hash_key_attr_name
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