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可选值：[ALL, EXCEPT_KEY] 在解析消息体时，是否要包含消息键字段。 取值如下： ALL（默认值）：所有定义的字段都存放消息体（Value）解析出来的数据。 EXCEPT_KEY：除去key.fields定义字段，剩余的定义字段可以用来存放消息体（Value）解析出来的数据。 sink
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 支持将 Debezium JSON解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统
Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。
“？”后面接其他配置项，每个配置项以“key=value”的形式列出，配置项之间以“;”隔开，详见表3 表3 属性配置项 属性项（key） 必须配置 默认值（value） 描述 enginetype 否 - 配置执行作业的引擎类型。 queuename 是 - DLI服务的队列名称。
r。Maxwell为changelog提供了统一的格式，而且支持使用JSON对消息进行序列化。 Flink 支持将 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
Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。 DWS-Connector的使用方法请参考dws-connector-flink。
为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal 默认使用 protobuf）。 Flink 支持将 Canal 的 JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如
为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal 默认使用 protobuf）。 Flink 支持将 Canal 的 JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如
提交SQL作业时，返回“unsupported media Type”信息 在DLI提供的REST API中，可以在请求URI中附加请求消息头，例如：Content-Type。 “Content-Type”为消息体的类型（格式），默认取值为“application/json”。 提交SQL作业的URI为：POST
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。 数据仓库服务（Data Warehouse
int恢复”，并准确配置Checkpoint路径。 图2 开启Checkpoint Flink Checkpoint机制可以保证Flink平台可感知内部状态的精确一致，但对于自定义Source/Sink或者有状态算子，需要合理实现ListCheckpointed接口，来保证业务数据需要的可靠性。
确认SMN主题是否已经创建。 如果未创建，请在SMN服务管理控制台创建一个新的主题。 如何自定义SMN主题，请参见《消息通知服务用户指南》中“创建主题”章节。 检查IAM权限。 如果SMN主题已经存在，但仍然提示不存在，请进入统一身份认证服务（IAM），选择对应子账户所在的用户组，确保该
com/v3/auth/tokens 请求消息头 附加请求消息头字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。例如，定义消息体类型的请求消息头“Content-Type”，请求鉴权信息等。 详细的公共请求消息头字段请参见表3。 表3 公共请求消息头 参数 说明 是否必选 示例 Host 请求的服务器信息，从服
INSERT/UPDATE/DELETE 消息编码为 Maxwell JSON 消息，并发送到 Kafka 等外部系统。但是，目前 Flink 无法将 UPDATE_BEFORE 和 UPDATE_AFTER 合并为一条 UPDATE 消息。因此，Flink 将 UPDATE_BEFORE
外，value为空的消息将会被视作为DELETE消息。 作为sink，upsert-kafka连接器可以消费changelog流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入，并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入（表示对应 key
TTPS请求调用，调用方法请参见构造请求。 DLI API中除特殊说明外，通常为同步操作，即响应消息中的“is_success”为请求是否执行成功。 若API为异步操作，可根据响应消息中的“job_id”，执行查询作业状态API，从而获取该异步操作API最终是否执行成功。 同时数
流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入，并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入（表示对应 key 的消息被删除）。Flink将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件 确保已创建Kafka集群。
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接功能将Flink作业与Kafk
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接功能将Flink作业与Kafk
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。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafk
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