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Postgres CDC源表 功能描述 Postgres的CDC源表，即Postgres的流式源表，用于依次读取PostgreSQL数据库全量快照数据和变更数据，保证不多读一条也不少读一条数据。即使发生故障，也能采用Exactly Once方式处理。 前提条件 PostgreSQL
DWS输出流（通过JDBC方式） 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。
Hive结果表 功能描述 本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。
DWS输出流（通过JDBC方式） 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。
如何给子用户授权查看Flink作业？ 子用户使用DLI时，可以查看队列，但是不能查看Flink作业，可以通过在DLI中对子用户授权，或在IAM中对子用户授权： DLI授权管理 使用租户账号，或者作业owner账号，或有DLI Service Administrator权限的账号，登录DLI控制台。
MySQL CDC源表 功能描述 MySQL的CDC源表，即MySQL的流式源表，会先读取数据库的历史全量数据，并平滑切换到Binlog读取上，保证数据的完整读取。 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.7或8.0.x。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨
MRS Kafka输出流 功能描述 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。MRS基于Apache
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON消息。 Flink
RDS输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库（RDS）中。目前支持PostgreSQL和MySQL两种数据库。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
MySQL CDC源表 功能描述 MySQL的CDC源表，即MySQL的流式源表，会先读取数据库的历史全量数据，并平滑切换到Binlog读取上，保证数据的完整读取。 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.7或8.0.x。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求
RDS输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库（RDS）中。目前支持PostgreSQL和MySQL两种数据库。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
CSV Format 功能描述 CSV Format 允许我们基于CSV schema 进行解析和生成CSV 数据。目前的CSV schema 是基于table schema 推导出来的。更多具体使用可参考开源社区文档：CSV Format。 支持的Connector Kafka
JSON Format 功能描述 JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前，JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka Elasticsearch 参数说明 表1 参数
管理Flink作业模版 Flink模板包括样例模板和自定义模板。用户可以在已有的样例模板中进行修改，来实现实际的作业逻辑需求，节约编辑SQL语句的时间。也可以根据自己的习惯和方法自定义作业模板，方便后续可以直接调用或修改。 Flink模板管理主要包括如下功能： Flink SQL样例模板
Python SDK环境配置 操作场景 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual
ClickHouse结果表 功能描述 DLI将Flink作业数据输出到ClickHouse中。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。
JSON Format 功能描述 JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前，JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka Elasticsearch 参数说明 表1 参数
创建并提交SQL作业 SQL编辑器简介 SQL作业编辑器支持使用SQL语句执行数据查询操作。 支持SQL2003，兼容SparkSQL，详细语法描述请参见《数据湖探索SQL语法参考》。 在总览页面，单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”或SQL作业简介右上角的“创建作业”，可进入“SQL编辑器”页面。
如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py
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