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路由即路由规则，在路由中通过配置目的地址、下一跳类型、下一跳地址等信息，来决定网络流量的走向。路由分为系统路由和自定义路由。 增强型跨源连接创建后，子网会自动关联系统默认路由。除了系统默认路由，您可以根据需要添加自定义路由规则，将指向目的地址的流量转发到指定的下一跳地址。 了解更多路由相关信息请参考路由表。
存储费用。 请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。 DLI 在创建SQL作业前需购买队列，
如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句，包括group by、join等场景时，常常会出现数据倾斜的问题，导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle
配置为true时，即根据算子ID和流量预估作业消耗资源。 static_estimator_config 否 String 每个算子的流量/命中率配置，json格式的字符串。 当static_estimator为true时需要配置该参数，配置时传入算子ID和算子流量配置。 可先行调用该接口
存储费用。 请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。 DLI 在创建SQL作业前需购买队列，
开启Flink作业动态扩缩容 操作场景 在实际作业运行中，由于作业的数据流量变化，导致所需计算资源不同，造成流量较小时计算资源浪费，流量较大时计算资源不足以满足计算所需。 DLI提供的动态扩缩容功能可以根据当前作业的负载情况，例如：数据输入输出量、数据输入输出速率、反压等情况，动
存储费用。 请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。 DLI 在创建SQL作业前需购买队列，
服务韧性 DLI通过流量限制、跨AZ容灾、备份恢复等技术方案，保障数据的持久性和可靠性。 流量限制：DLI通过设置流量控制机制，防止服务过载并保持服务的稳定性。 跨AZ容灾：DLI云服务采用跨可用区容灾部署，减少单点故障的风险，提高系统的可用性和弹性。 备份恢复：DLI自动化的备
SQL作业运行慢如何定位 作业运行慢可以通过以下步骤进行排查处理。 可能原因1：FullGC原因导致作业运行慢 判断当前作业运行慢是否是FullGC导致： 登录DLI控制台，单击“作业管理 > SQL作业”。 在SQL作业页面，在对应作业的“操作”列，单击“更多 > 归档日志”。
网络ACL是一个子网级别的可选安全层，通过与子网关联的出方向/入方向规则控制出入子网的数据流。关联子网后，网络ACL默认拒绝所有出入子网的流量，直至添加放通规则。通过检查，发现其DWS所在子网关联的ACL是空值。 因此，问题的原因是：客户子网关联了网络ACL，但是没有配置出入规则，造成IP地址不可访问。
更多具体使用可参考开源社区文档：Hudi。 注意事项 建议Hudi作为Source表时设置限流 Hudi表作为Source表时，为防止数据上限超过流量峰值导致作业出现异常，建议设置限流（read.rate.limit），限流上限应该为业务上线压测的峰值。 及时对Hudi表进行Compaction，防止Hudi
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。
Flink作业高可靠推荐配置指导（异常自动重启） 操作场景 本节操作介绍创建Flink作业时，配置流应用实现高可靠性能的操作方法。 操作步骤 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。
r之外，还可以对接云上Mysql、GaussDB、MRS HBase、DMS、DWS、OBS等，开箱即用；在资源方面，产品可以自适应业务的流量，智能对资源进行弹性伸缩，保障业务稳定性，不需要人工进行额外调试。 DLI Flink与MRS Flink的功能对比如表1所示。 表1 DLI
查询作业执行计划 功能介绍 该API用于查询作业执行计划。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 GET /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/{job_id}/execute-graph 参数说明 表1 URI参数说明
批量运行作业 功能介绍 该API用于触发批量运行作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/run 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明
Flink作业常用操作 用户创建了新作业后，需要根据用户的实际需求对作业进行操作，包括编辑作业基本信息，启停作业、导入/导出作业等。 编辑作业 用户可以对已经创建的作业进行编辑，如修改SQL语句、作业名称和描述、作业配置信息等。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理”
按钮，可在资源预估后恢复初始值。 支持展示页面缩放。 支持根据算子链展开/合并。 支持编辑“并行数”，“流量”和“命中率”。 并行数：一个任务的并发数。 流量：算子的数据流量，单位：条/s。 命中率：数据经过算子处理之后的保留率。命中率=算子的数据流出量/流入量，单位：%。 图5
认证鉴权 调用API有如下两种认证方式，您可以任选其中一种进行认证鉴权。 Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证更高。
创建Flink Jar作业 Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景，即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包，适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景，且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力。
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