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创建SQL作业的API执行超过时间限制，运行超时报错 问题现象 DLI上调用“提交SQL作业”API运行超时，报如下错误信息： There are currently no resources tracked in the state, so there is nothing to
整个Flink环境。通过将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突：
创建表时指定表的生命周期 功能描述 DLI提供了表生命周期管理功能，在创建表时指定表的生命周期。DLI会根据每张表的最后修改时间和表的生命周期来判断是否要回收此表。通过设置表的生命周期，可以帮助您更好的管理数目众多的表，自动清理长期不再使用的数据表，简化数据表的回收流程。同时支持数据恢复设置，避免因误操作丢失数据。
dli_elastic_resource_pool：弹性资源池 dli_enhanced_datasource：增强型跨源连接 dli_database：数据库 dli_package_resource：资源包（不支持指定有Module ID的内置资源包） dli_flink_job：Flink作业
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。
执行SQL查询语句报错：DLI.0003: Permission denied for resource.... 问题现象 执行SQL查询语句，提示没有对应资源查询权限。 报错信息：DLI.0003: Permission denied for resource 'databases
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
DLI JDBC Driver支持的API列表 DLI JDBC Driver支持JDBC标准的众多API，也有部分API不支持用户调用，例如涉及事务调用的API“prepareCall”，调用这类API将抛出“SQLFeatureNotSupportedException”异常
Flink jobmanager日志一直报Timeout expired while fetching topic metadata怎么办？ Flink JobManager提示 "Timeout expired while fetching topic metadata" ，说
datasource.hbase CloudTable/MRS OpenTSDB: sys.datasource.opentsdb RDS MySQL: sys.datasource.rds RDS PostGre: 不需要选 DWS: 不需要选 CSS: sys.datasource
在default队列执行DLI SQL失败，提示超时异常怎么办？ 问题现象 使用default队列提交SQL作业，作业运行异常，排查作业日志显示Execution Timeout异常。异常日志参考如下： [ERROR] Execute DLI SQL failed. Please
project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 database_name 是 String 数据库名称。 table_name 是 String 表名称。 表2 query参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 limit 否 Integer
以RDS数据源为例：在RDS控制台“实例管理”页面，单击对应实例名称，查看“连接信息”>“内网地址”，即可获取RDS内网地址。查看“连接信息”>“数据库端口”，获取RDS数据库实例端口。 在DLI管理控制台，单击“资源管理 > 队列管理”。 选择增强型跨源所绑定的队列，单击操作列“更多 > 测试地址连通性”。
Spark作业使用咨询 DLI Spark作业是否支持定时周期任务作业 DLI Spark不支持作业调度，用户可以通过其他服务，例如数据湖管理治理中心DataArts Studio服务进行调度，或者通过API/SDK等方式对作业进行自定义调度 。 使用DataArts Studi
0/{project_id}/streaming/flink-jobs {project_id}信息请从获取项目ID获取。 请求参数说明详情，请参见创建数据库（废弃）。 请求示例 描述：在项目ID为48cc2c48765f481480c7db940d6409d1项目下，创建Flink自定义作业。
dli_elastic_resource_pool：弹性资源池 dli_enhanced_datasource：增强型跨源连接 dli_database：数据库 dli_package_resource：资源包（不支持指定有Module ID的内置资源包） dli_flink_job：Flink作业
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
DLI的数据可存储在哪些地方 DLI支持存储哪些格式的数据？ DLI支持如下数据格式： Parquet CSV ORC Json Avro DLI服务的数据可以存储在哪些地方？ OBS：SQL作业，Spark作业，Flink作业使用的数据均可以存储在OBS服务中，降低存储成本。
connections/{connection_id} {project_id}信息请从获取项目ID获取。 查询参数说明详情，请参见创建数据库（废弃）。 请求示例 描述：查询项目ID为48cc2c48765f481480c7db940d6409d1下连接ID为2a620c33-5
计费样例 计费场景 某公司用户A申请了256CUs的弹性资源池，并将1TB数据存放在DLI表中。该公司想要了解采用哪种计费模式才是性价比最优的方式。 数据湖探索服务目前支持三种作业：SQL作业，Flink作业和Spark作业。SQL作业的计费包括存储计费和计算计费，Flink作业和Spark作业的计费只有计算计费。
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