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每个 Flink 作业都有一个名为最大并行度（Maximum Parallelism，简称 MaxParallelism）的属性，它决定了 Flink 作业无损扩容的上限。

登录 流计算 Oceanus 控制台，在计算资源的集群列表中选择单个集群，在集群服务中找到 SQL Gateway。SQL Gateway 在 Oceanus 中构建起一条统一的 SQL 访问通道。

SELECT 不能单独使用，必须配合CREATE VIEW … AS或 INSERT INTO 使用，否则系统会提示没有合适的 Operator。

登录 流计算 Oceanus 控制台，目前 Oceanus 在新建作业中支持3种作业类型：SQL 作业、JAR 作业、Python 作业。开发人员可根据业务需求与使用场景，选择合适的作业类型进行开发。

Paimon 连接器可以作为 Sink，把上游的变更事件写入 Apache Paimon 湖存储，提供自动建表、表结构变更同步与数据实时同步能力。

若内置的 Connector 无法满足需求，可以考虑自定义 Connector 功能，即用户可以自行上传实现了相应 Source 和 Sink 接口的类实现，然后作业在运行时会动态加载并调用。

Setats 支持高效的 Lookup Join，可以将 Setats 表作为维表，通过持续消费 changelog 并在本地构建缓存，实现流式事实表与维表的实时关联查询。

在流式计算中，流通常是无穷无尽的，我们无法知道什么时候数据源会继续/停止发送数据，所以在流上处理聚合事件（count、sum 等）的处理方式与批处理中的处理方式会有所差异。在流上一般用窗口（Windows）来限定聚合的范围，例如“过去2分钟网站点击量的计数”、“在最近100个人中点赞这个视频的总人数”。窗口的概念相当于帮我们收集了一张有限数据的动态表，我们可以对表中的数据进行聚合计算。

这篇说说腾讯云Flink Redis Connector，支持多种Redis命令（set、lpush、sadd、hset、hmset、zadd、get、hgetall）作为目标表或维表，提供DDL定义、WITH参数说明及代码示例，并强调集群模式下database参数无效等注意事项。 目标表：支持set、lpush、sadd、hset、hmset、zadd等命令，通过DDL定义key和value字段。 维表：支持get。

这篇说说腾讯云流计算Oceanus中CDC数据同步作业的完整流程：需在独享集群上创建作业，选择Flink-1.20-JDK11版本，用YAML语法开发，支持MySQL、Postgres、Kafka等source端及Doris、Starrocks、Iceberg等sink端。作业参数含Checkpoint（30-3600秒）、运行日志采集、高级参数、规格配置及算子并行度设置，发布前需语法检查，启动时可指定源表开始时间（。