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它考虑了为集群设置的复制因子 quota 名称配额（名称配额是对当前目录树中的文件和目录名称数量的硬性限制） space_quota 空间配额（空间配额是对当前目录树中的文件所使用的字节数量的硬性限制） 注意事项 使用由DLI提供的元数据服务时，不支持本命令。 权限需求 由DLI提供的元数据服务
partition-name。 create-time 比较分区/文件创建时间，这不是 Hive metaStore 中的分区创建时间，而是文件系统中的文件夹/文件修改时间，如果分区文件夹以某种方式更新，例如将新文件添加到文件夹中，可能会影响数据的使用方式。 partition-time 比较从分区名称中提取的时间。
options(map).load().show(); 操作结果 提交Spark作业 将写好的java代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。
template spark-blacklist.conf touch spark-defaults.conf 修改DLI Livy工具配置文件 上传指定的DLI Livy工具jar资源包到OBS桶路径下。 登录OBS控制台，在指定的OBS桶下创建一个存放Livy工具jar包的资源目录
IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 Maven工程的pom.xml文件配置请参考JAVA样例代码（Flink 1.12）中“pom文件配置”说明。 确保本地编译环境可以正常访问公网。 约束与限制 需要在DLI控制台下“全局配置 > 服务授权”开启Tenant Adminstrator（全局服务）。
持续大量新增数据的维度表 方法一：预留桶数，如使用非分区表则需通过预估较长一段时间内的数据增量来预先增加桶数，缺点是随着数据的增长，文件依然会持续膨胀； 方法二：大粒度分区（推荐），如果使用分区表则需要根据数据增长情况来计算，例如使用年分区，这种方式相对麻烦些但是多年后表无需重新导入。
dli_to_rd").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控
dli_to_dws").show() 操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。控
允许读写原始（基于字节）值作为单个列。 注意: 这种格式将 null 值编码成 byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制，因为 upsert-kafka 将 null 值视为 墓碑消息（在键上删除）。因此，如果该字段可能具有 null 值，我们建议避免使用 upsert-kafka
提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 如果MRS集群开启了Kerberos认证，创建Spark作业时需要将krb5.conf和user.keytab文件添加到作业的依赖
将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 如果MRS集群开启了Kerberos认证，创建Spark作业时需要将krb5.conf和user.keytab文件添加到作业的其他依赖文件中，未开启
此处设置keystore.jks文件的位置以及进入这个文件的密钥。在准备工作中生成的keystore.jks文件需要先放到OBS桶中，然后填入ak和sk以及jks文件的具体位置。最后在“es.net.ssl.keystore.pass”填入进入文件的密钥。 .option("es
"obs://bucket/path/h1"; 注意事项 首先需要执行clean命令，在clean命令清理了历史的数据文件后，Timeline上与清理的数据文件对应的Instant才允许归档。 不管是否进行compaction操作，至少会保留hoodie.compact.inline.max.delta.commit
collect().foreach(println) 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。
load().show(); 操作结果 提交Spark作业 将写好的java代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。
number 格式 无。 说明 LIMIT限制输出的行数，只支持INT类型。 父主题： 标示符
password) .load() 操作结果 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控
是否必选 参数类型 说明 job_id 否 Long 作业ID。 name 否 String 作业名称。长度限制：0-57个字符。 desc 否 String 作业描述。长度限制：0-512个字符。 user_name 否 String 用户名，当“show_detail”为“false”时独有。
LOCATION 'obs_path'。 若新增分区指定的路径包含子目录（或嵌套子目录），则子目录下面的所有文件类型及内容也将作为该分区的记录。 您需要保证该分区目录下所有文件类型和文件内容与表的字段一致，否则查询将报错。 您可以在建表语句OPTIONS中设置“multiLevelDir
如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 Spark jar 如何读取上传文件 添加Python包后，找不到指定的Python环境 为什么Spark jar 作业 一直处于“提交中”？ 父主题： Spark作业相类
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