job.common.global_parallelism_num

连接器的全局并发数，只适用于流任务。
该参数会决定启动多少个 TaskManager。

• 如果 MQ 中的流量较小，则可通过在任务高级参数中指定此参数来控制作业的全局并发。
• 如果 MQ 的 Partition 个数很多，但数据流量并不高，亦可通过此参数来节约任务的执行资源。

MQ Partition 个数 / 4

job.common.checkpoint_interval

每次 Checkpoint 时间间隔，单位为毫秒，只适用于流任务。

900000

job.common.checkpoint_timeout

Checkpoint 超时时间，单位为毫秒，只适用于流任务。

600000

job.common.dirty_record_skip_enabled

是否跳过脏数据。

true

job.reader.reader_parallelism_num、
job.writer.writer_parallelism_num

连接器的读并发和写并发，只适用于离线任务。
不建议配置，不合理的配置会造成资源浪费或导致执行变慢。

无默认值，系统根据数据量大小自动推算并发数。

job.writer.case_insensitive

大小写不敏感。
在读写 TOS、OSS、ES、Kafka 等数据源时，如有大小写转换问题，建议配置为大小写敏感即 job.writer.case_insensitive=false

true

job.writer.pre_sql_list

写入数据源前置处理 SQL List ，格式是 json 数组，如：
job.writer.pre_sql_list=["delete from xx where id=xxx","delete from xx where id=xxx"]

空

job.common.flink_tm_vcores

每个 Task Manager 使用的 CPU 核数。

• 取值说明：必须大于或等于 0.5，且必须是 0.5 的倍数。

1.0

job.common.slots_per_tm

每个 Task Manager 默认 slot 的数量。

2

job.common.flink_tm_slot_memory

每个 Task Manager 中的各个 slot 的内存大小，单位为 MB。

• 取值说明：每个 Task Manager 的 CPU 和内存（GB）的比例，必须满足：flink_tm_vcores : (flink_tm_slot_memory [GB] * slots_per_tm) = 1:2 或 1:4。
• 取值示例：flink_tm_vcores = 4.0，slots_per_tm = 2，则 flink_tm_slot_memory 必须为 4GB 或 8GB，即配置为 4096 或 8192。

2048

job.common.flink_tm_task_off_heap_memory

每个 Task Manager 的堆外内存占总内存的比例。

0.125

job.common.flink_tm_managed_memory_ratio

每个 Task Manager 的托管内存占总内存的比例。

0.2

job.common.flink_tm_network_max

每个 Task Manager 的网络内存的最大值，单位为 GB。

• 取值说明：配置时使用小写字母 g，比如：2g。

2g

job.common.flink_jm_vcores

Flink Job Manager 的 CPU 核数。

• 取值说明：不得小于 0.5，且必须是 0.5 的倍数。

1.0

job.common.flink_jm_memory

Flink Job Manager 的总内存大小，单位为 MB。

• 取值说明：Job Manager 的 CPU 和内存（GB）的比例，必须满足：flink_jm_vcores : flink_jm_memory [GB] = 1:2 或 1:4。
• 取值示例：flink_jm_vcores = 2.0，则 flink_jm_memory 必须为 4GB 或 8GB，即配置为 4096 或 8192。

4096

job.common.flink_jm_off_heap_memory

Flink Job Manager 的堆外内存占总内存的比例。

0.125