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怎样升级DLI作业的引擎版本 DLI提供了Spark和Flink计算引擎，为用户提供了一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，当前，Flink计算引擎推荐版本：Flink 1.15，Spark计算引擎推荐版本： Spark 3.3.1。 本节操作介绍如何升级作业的引擎版本。
查询Delta表历史版本数据 命令格式 查询Delta表历史某一时刻的状态： SELECT * FROM [database_name.]table_name TIMESTAMP AS OF timestamp_expression 查询Delta表某一历史版本的状态： SELECT
示例1：使用SQL队列，将Spark版本从Spark 2.4.x升级至Spark 3.3.1对数据表的版本有影响吗？ 不需要，Spark 2.4.x的SQL队列支持V1表和V2表，因此升级Spark版本只需要考虑Spark版本对SQL语法的兼容性。 示例2：使用通用队列，将Spark版本从Spark 2
请您尽快更换至新版本的计算引擎。 DLI Spark 2.3.2版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Spark 3.3.1版本。 DLI Spark 3.3.1版本有哪些优势？ 表1 Spark 3.3.1版本优势 特性 说明 Native性能加速 Spark查询语句性能提升。
请您尽快更换至新版本的计算引擎。 DLI Spark 3.1.1版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Spark 3.3.1版本。 DLI Spark 3.3.1版本有哪些优势？ 表1 Spark 3.3.1版本优势 特性 说明 Native性能加速 Spark查询语句性能提升。
历史创建的队列使用Flink 1.7执行作业过程中出现的错误，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。 Flink 1.7版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.12版本有哪些优势？ Flink 1.12新增支持Dat
11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。 Flink 1.10、Flink1.11版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.15版本有哪些优势？ Flink 1.15版本在语法设计上实现了
Flink OpenSource SQL 1.15版本使用说明 如果您的作业是从Flink1.12版本切换至Flink 1.15，在使用Flink OpenSource SQL 1.15时请注意以下使用说明。 Flink SQL采用SQL Client 提交方式，相比Flink1
队列引擎版本升级后，在创建表时，提示权限不足怎么办？ 问题描述 队列版本从Spark 2.x版本切换至Spark 3.3.x版本时，或切换使用HetuEngine后，如果已经赋予IAM用户的建表权限，但是在创建表时候仍然提示权限不足。 根因分析 DLI队列的引擎版本不同，校验的权限范围不同：
SDK要求使用JDK1.8或更高版本。考虑到后续版本的兼容性，推荐使用1.8版本。 在Java运行环境配置好的情况下，打开windows的命令行，执行命令Java -version，可以检查版本信息。 操作步骤 安装JDK。从Oracle官网下载并安装JDK1.8版本安装包。 配置环境变量
使用Temporal join关联维表的最新版本 功能描述 对于Hive表，我们可以将其作为有界流读出。在这种情况下，Hive表只能在查询时跟踪其最新版本。最新版本的表保留了Hive表的所有数据。 注意事项 每个连接子任务都需要保留自己的Hive表缓存。请确保Hive表可以放入TM任务槽的内存中。
创建DLI自定义委托权限 使用Flink 1.15和Spark 3.3及以上版本的引擎执行作业时，当您所需的委托没有包含在DLI系统委托dli_management_agency时，您需要在IAM页面创建相关委托，并在作业配置中添加新建的委托信息。dli_management_a
Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。 操作步骤 从Python官网下载并安装Python版本。 根据Python官方指导安装Python版本。 检验是否配置成功，运行cmd
怎样将老版本的Spark队列切换成通用型队列 当前DLI服务包括“SQL队列”和“通用队列”两种队列类型。 其中，“SQL队列”用于运行SQL作业，“通用队列”兼容老版本的Spark队列，用于运行Spark作业和Flink作业。 通过以下步骤，可以将老版本的“Spark队列”转换为新的“通用队列”。
流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态： 云服务生态
故障恢复 系统级故障恢复 DLI系统采用存算分离的架构，计算集群基于K8s资源调度和故障切换机制，在系统故障时，支持自动故障恢复。 作业级故障恢复 Flink、Spark作业支持配置自动重启恢复机制，在开启自动重启功能后，当作业出现异常时将自动重启恢复作业。 父主题： 安全
对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由 'streaming-source.partition-order'
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：
详细操作请参考访问DWS和访问SQL库表。 如何查看Spark内置依赖包的版本？ DLI内置依赖包是平台默认提供的依赖包，用户打包Spark或Flink jar作业jar包时，不需要额外上传这些依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。 查看Spark内置依赖包的版本请参考内置依赖包。 资源包管理中的包是否能够下载
开启数据多版本功能，用于表数据的备份与恢复。开启多版本功能后，在进行删除或修改表数据时（insert overwrite或者truncate操作），系统会自动备份历史表数据并保留一定时间，后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复，避免因误操作而丢失数据。多版本功能SQL语法请
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