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小，以改善并行性并避免混排大量数据。 将Clustering计划以avro元数据格式保存到时间线。 执行Clustering：使用执行策略处理计划以创建新文件并替换旧文件。 读取Clustering计划，并获得ClusteringGroups，其标记了需要进行Clustering的文件组。
interval ）的不重叠的连续窗口。比如，5 分钟的滚动窗口以 5 分钟为间隔对行进行分组。滚动窗口可以定义在事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）上。 HOP(time_attr, interval, interval) 定义一个跳跃的时间窗口（在 Table API
maxPartitionBytes 134217728 读取文件时要打包到单个分区中的最大字节数。 spark.sql.badRecordsPath - Bad Records的路径。 spark.sql.legacy.correlated.scalar.query.enabled false 该参数设置为true：
Flink作业模板相关API 包括新建模板、更新模板、删除模板和查询模板列表。 Spark作业相关API 包括创建批处理作业、取消批处理作业、查询批处理作业列表、查询批处理作业详情、查询批处理作业状态和查询批处理作业日志。 Spark作业模板相关API 包括保存SQL模板、创建作业模板等模板相关API。
tables查到。 参数描述 表1 CREATE TABLE参数描述 参数 描述 database_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。 table_name Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 bucket_name obs桶名称。
Native性能加速 Spark查询语句性能提升。 元数据访问性能提升 提升Spark在处理大数据时的元数据访问性能，提高数据处理流程效率。 提升OBS committer小文件写性能 提升对象存储服务（OBS）在处理小文件写入时的性能，提高数据传输效率。 动态Executor shuffle数据优化
Cluster为用户自建的队列。 传参不能为JSON格式。 对应批处理作业提交提供两个接口： 异步 asyncSubmit，提交后直接返回，不等待 同步 submit，提交后会一直等待作业执行结束 删除批处理作业 DLI提供删除批处理作业的接口。您可以使用该接口删除批处理作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5
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增强型跨源连接ID：在DLI管理控制台的“增强型跨源连接”列表页获取“连接ID”即为增强型跨源连接ID。 数据库ID：添加标签时候传入的数据库ID即数据库名。您可以在DLI控制台的“库表管理”页面查看数据库名称。 Flink作业ID：在DLI管理控制台的“Flink作业”列表页面单击Flink作
作业类型 表类型 数据源 Spark SQL - DWS、RDS、DDS、Redis Flink OpenSource SQL 源表 DWS、RDS、Redis 结果表 DWS、RDS、CSS、Redis 维表 DWS、RDS、Redis 操作步骤 创建跨源认证。 登录DLI管理控制台。
error_msg String 错误详细信息。 错误码说明 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。 表2 错误码 状态码 错误码 错误信息 400 DLI.0001 参数校验错误。 400 DLI.0002 对象不存在。 400 DLI
bs/submit-job {endpoint}信息请从地区和终端节点获取。 创建数据库db1 { "queue_name": "queue1", "sql": "create DATABASE db1" } 创建表tb1 { "currentdb": "db1", "queue_name":
查看队列的基本信息 本节操作介绍在管理控制台如何查看队列的基本信息，包括队列的引擎类型和引擎版本。 查看队列的基本信息 登录DLI管理控制台。 选择“资源管理 > 队列管理”。 进入队列列表页面，选择您需要查看的队列。 在列表页面的右上方单击可以自定义显示列，并设置表格内容显示规则、操作列显示规则。
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db_name 格式 无。 说明 数据库名称，仅支持字符串类型，名称长度不能超过128字节。 父主题： 标示符
上传分组资源：上传Spark作业所需的资源包。 查询组内资源包：确认上传的资源包是否正确。 创建批处理作业：创建并提交Spark批处理作业。 查询批处理作业状态：查看批处理作业状态。 查询批处理作业日志：查看批处理作业日志。 操作步骤 创建弹性资源池elastic_pool_dli 接口相关信息
窗口函数 窗口表值函数（Windowing TVFs） 窗口是处理无限流的核心。窗口把流分割为有限大小的 “桶”，这样就可以在其之上进行计算。 Apache Flink 提供了如下 窗口表值函数（table-valued function, 缩写TVF）把表的数据划分到窗口中： 滚动窗口
action生成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟，因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。 如何执行Compaction 仅执行Schedule Spark SQL（设置如下参数，写数据时触发） hoodie.compact.inline=true
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
Integer 当前作业返回的结果总条数或insert作业插入的总条数。 database_name String 记录其操作的表所在的数据库名称。类型为IMPORT、EXPORT和QUERY的作业才有“database_name”属性。 table_name String 记录其操作的
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