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Kafka源表 功能描述 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
标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 如果用户在其他云服务中使用了标签，建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 DLI支持以下两类标签： 资源标签：在DLI中创建的非全局的标签。
在实际作业运行中，由于作业的重要程度以及紧急程度不同，需要重点保障重要和紧急的作业正常运行，因此需要满足它们正常运行所需的计算资源。 DLI提供的设置作业优先级功能，可以对每个Spark作业设置作业优先级，当资源不充足时，可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。 Spark 2.4
参考增强型跨源连接，在DLI上根据Doris所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。参考“修改主机信息”章节描述，在增强型跨源中增加MRS的主机信息。 设置Doris的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据Doris的地址测试队
标签管理 标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。如果用户在其他云服务中使用了标签，建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 如您的组织已经设定DLI的相关标签策略，则需按照标签
弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源（CPU和内存），用于灵活应对业务对计算资源变化的需求。 创建弹性资源池后，您可以在弹性资源池中创建多个队列，队列关联到具体的作业和数据处理任务，是资源池中资源被实际使用和分配的基本单元，即队列是执行作业所需的具体的计算资源。 同一弹性资源池中，队列之间的计算资源支持共享。
确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对DLI服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。DLI支持的API授权项请参见《权限策略和授权项》。 表1 DLI系统权限
对于有多级分区的表，必须指明全部的分区值。 enable 否 恢复表或指定分区的生命周期功能 表及其分区重新参与生命周期回收，默认使用当前表及分区上的生命周期配置。 开启表生命周期前可以修改表及分区的生命周期配置，防止开启表生命周期后因使用之前的配置导致数据被误回收。 disable
while trying to read 143805 bytes 问题原因 上述报错可能原因是当前导入的文件数据量较大，同时因为spark.sql.shuffle.partitions参数设置的并行度过大，导致缓存区大小不够而导入数据报错。 解决方案 建议可以尝试调小spark.sql.shuffle
也可以设置hoodie.datasource.write.operation的来控制insert语句的写入方式，可选包括bulk_insert、insert、upsert。（注意：会覆盖配置的hoodie.sql.insert.mode的结果） hoodie.datasource.write.operation
开通自动续费后，还可以手动续费该资源。手动续费后，自动续费仍然有效，在新的到期时间前的第7天开始扣款。 自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日，如到期前6日、到期前5日等等。 更多关于自动续费的规则介绍请参见自动续费规则说明。 前提条件 请确认包年/包月资源还未到期。
当发生故障时，Debezium应用只能保证at-least-once的投递语义。即在非正常情况下，Debezium可能会投递重复的变更事件到Kafka中，当Flink从Kafka中消费的时候就会得到重复的事件。 这可能会导致Flink query的运行得到错误的结果或者非预期的异常。 解决方案：将作业参数 table
在“添加/编辑标签”对话框中配置标签参数。 表1 标签配置参数 参数 参数说明 标签键 您可以选择： 在输入框的下拉列表中选择预定义标签键。 如果添加预定义标签，用户需要预先在标签管理服务中创建好预定义标签，然后在“标签键”的下拉框中进行选择。用户可以通过单击“查看预定义标签”进入标签管理服务的“预定
为了避免数据丢失或者数据被覆盖，开启作业异常自动重启，需要配置为“从checkpoint恢复”。 checkpoint间隔设置需在输出文件实时性、文件大小和恢复时长之间进行权衡，比如10分钟。 使用HDFS时需要绑定相应的跨源，并填写相应的主机信息。 使用hdfs时，请配置主NameNode的所在节点信息。 参数说明
1版本停止服务后，正在使用该版本的作业有哪些影响？ 在Spark 3.1.1 EOS时间后创建的队列，在执行作业时不支持选择已经EOS的计算引擎。 历史创建的队列仍然可以使用Spark 2.3.2执行作业，但作业执行过程中出现的错误，不再提供该版本的任何技术服务支持，请您尽快更换至新版本的计算引擎。 DLI
Spark读取OBS文件数据，详见使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据。 配置Spark作业：配置Spark作业访问OBS中存储的数据。 提交Spark作业：完成作业编写后，提交并执行作业。 父主题： Spark作业运维类
是否必填 table 需要查询的表的表名，支持database.tablename格式 table，path须选填其中之一 path 需要查询的表的路径 table，path须选填其中之一 predicate 需要定义的谓语句，筛选需要Clustering的分区 否 order 指定clustering的排序字段
Service Administrator权限的账号，登录DLI控制台。 在“作业管理”>“Flink作业”页面找到对应的作业。 在对应作业的“操作”栏中选择“更多”>“权限管理”。 图1 Flink作业权限管理 在“授权”页面输入需要授权的用户名，勾选需要的权限。确认后，被授权用户就可以查看该作业，并且执行对应操作。
指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API 访问 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险
COLUMN语法用于修改列名称。 注意事项 如果您的表已经在所需的协议版本上，需要先执行如下语句才能修改成功： ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('delta.columnMapping.mode' = 'name')； 如果您的表不在所需的协议版本上，需要先执行如下语句才能修改成功：
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