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据。 为了避免系统故障导致作业异常自动重启后，丢失数据： 对于Flink SQL作业，您可以勾选“开启Checkpoint”，并合理配置Checkpoint间隔（权衡执行Checkpoint对业务性能的影响以及异常恢复的时长），同时勾选“异常自动重启”，并勾选“从Checkpoi
Maxwell JSON 消息解释为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下，这对于利用此功能很有用。 例如： 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图 临时连接更改数据库表的历史等等。 Flink 还支持将 Flink
datetrunc函数用于计算将日期date按照datepart指定的时间单位进行截取后的日期值。 截取datepart之前的部分，除截取的部分外自动填充为默认值。可参考示例代码。 命令格式 datetrunc (string date, string datepart) 参数说明 表1
图1描述了按需计费的DLI资源各个阶段的状态。购买后，在计费周期内资源正常运行，此阶段为有效期；当您的账号因按需资源自动扣费导致欠费后，账号将变成欠费状态，资源将陆续进入宽限期和保留期。 图1 按需计费的DLI资源生命周期 欠费预警 系统会在每个计费周期后的一段时间对按需计费资源进行扣费。当您的账户被扣为负值时，我们
更多参数的详细配置可以参考：CDM配置DLI目的端参数。 单击“下一步”，进入到字段映射界面，CDM会自动匹配源和目的字段。 如果字段映射顺序不匹配，可通过拖拽字段调整。 如果选择在目的端自动创建类型，这里还需要配置每个类型的字段类型、字段名称。 CDM支持迁移过程中转换字段内容 图8 字段映射
INTO命令将DLI表中的数据插入到已关联的OpenTSDB metric中。 若OpenTSDB上不存在metric，插入数据时会在OpenTSDB上自动创建一个新的metric。 语法格式 1 INSERT INTO TABLE TABLE_NAME SELECT * FROM DLI_TABLE;
怎样查看我的配额 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。
创建source流从HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。DLI可以从HBase中读取数据，用于过滤分析、数据转储等场景。
我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。 如何申请扩大配额？ 登录管理控制台。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。
我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。 如何申请扩大配额？ 登录管理控制台。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。
激活队列扩缩容定时任务。默认开启。如果关闭，则系统不会触发执行当前设置的定时规格变更任务。 有效期 设置执行定时任务的时间段。包括“日期”和“时间”。 说明： “有效期”中的“开始时间”需要晚于当前的系统时间。 如果只设置了扩容，在“有效期”结束之后，系统不会自动缩容，需要手动修改或设置缩容定时
Delta 表。 此命令会列出目录中的所有文件，创建 Delta Lake 事务日志来跟踪这些文件，并通过读取所有 Parquet 文件的页脚来自动推断数据架构。 转换过程会收集统计信息，以提升转换后的 Delta 表的查询性能。 如果提供表名，则元存储也将更新，以反映该表现在是 Delta
version.retention.days”调整保留周期。保留周期外的多版本数据后续在执行insert overwrite或者truncate语句时会自动进行清理。在添加列或者修改分区表时，也可以设置表属性“dli.multi.version.retention.days”调整保留周期。 开
成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。 cast(value AS type) → type
连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 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。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、结果表
预留关键字 表1罗列了系统预留的关键字，以及它们在其他SQL标准中是否为预留关键字。如果需要使用这些关键字作为标识符，请加注双引号。 表1 关键字 Keyword SQL：2016 SQL-92 ALTER reserved reserved AND reserved reserved
界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由 'streaming-source.partition-order' 选项定义。 这是在Flink
可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。 对于Hudi的MOR、COW表，都需要开启Clean。 Hudi表在写入数据时会自动判断是否需要执行Clean，因为Clean的开关默认打开(hoodie.clean.automatic默认为true)。 Clean操作并
说明： 当子用户在创建作业时，子用户只能选择已经被分配的队列。 当所选择队列的剩余容量不能满足作业需求时，系统会自动扩容，将按照增加的容量计费。当队列空闲时，系统也会自动缩容。 Flink版本 具体参数说明如下： 1.10：具体SQL语法参考Flink OpenSource SQL1
表的多版本数据在保留周期时间外但是后续该表不会再执行insert overwrite或者truncate语句时，多版本保留周期外的数据不会自动清理。可以通过本章节介绍的SQL命令手动进行多版本数据清理。 语法格式 清理多版本保留周期外数据。 clear history for table
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