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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。
阅，选择不同方式（例如短信或者邮件等）进行订阅。订阅成功后，如果作业失败，则系统将会自动发送消息到您指定的订阅终端。 如果作业提交1分钟内立即失败，通常不会触发消息通知。 如果作业提交1分钟后失败，则系统将会自动发送消息到您指定的订阅终端。 操作步骤 在“资源管理 > 队列管理”页面，单击左上角“创建消息通知主题”。
创建经典型跨源连接 功能介绍 该API用于创建与其他服务的经典型跨源连接。 推荐使用创建增强型跨源连接。 系统default队列不支持创建跨源连接。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v2.0/{p
function_name; 关键字 EXTENDED：显示扩展使用信息。 注意事项 返回已有函数的元数据（实现类和用法），如果函数不存在，则系统报错。 示例 查看函数mergeBill的相关信息。 1 DESCRIBE FUNCTION mergeBill; 父主题： 自定义函数
将正在使用的SQL语句保存为模板。保存模板后，不需编写SQL语句，可通过模板直接执行SQL操作。 当前系统提供了多条标准的TPC-H查询语句模板，您可以按需选择自定义模板或系统模板创建SQL作业。 本样例演示通过一个TPC-H样例模板开发并提交SQL作业的基本流程： 操作步骤 登录DLI管理控制台。
自定义SQL防御规则名称。 系统规则 选择防御规则，DLI支持的系统防御规则请参考DLI支持的SQL防御系统规则。 队列 选择绑定规则的队列。 描述信息 输入规则描述信息。 防御规则动作 配置当前SQL防御规则动作的阈值参数。 SQL规则支持的类型： 提示：配置系统对SQL请求满足防御规
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
某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同，分为按小时、按天、按月三种周期进行结算，具体扣费规则可以参考相关资源的计费说明。
资产识别与管理 DLI 可以通过标签实现资源的标识与管理。 使用场景 通常您的业务系统可能使用了华为云的多种云服务，您可以为这些云服务下不同的资源实例分别设置标签，各服务的计费详单会体现这些资源实例设置的标签。如果您的业务系统是由多个不同的应用构成，为同一种应用拥有的资源实例设置统一的标签将很
Upsert Kafka结果表 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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
Upsert Kafka 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。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka
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
Upsert 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changel
"ip":"192.168.0.1", "name":"ecs-97f8-0001" }, { "ip":"192.168.0.2", "name":"ecs-97f8-0002" } ] } 状态码 状态码如表7所示。
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。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连
数据捕获、运营和分析企业系统之间的数据复制、转换和验证。Ogg 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON 序列化消息。 Flink 支持将 Ogg JSON 消息解析为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常有用，例如
'{now()|date_format_string}' 将当前的系统时间转换为 date_format_string 指定的格式。now() 对应的时间类型是 TIMESTAMP_WITH_LTZ 。 在将系统时间格式化为字符串时会使用 session 中通过 table.local-time-zone
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
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
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持
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