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Flink Jar作业类 Flink Jar作业是否支持上传配置文件，要如何操作？ Flink Jar 包冲突，导致作业提交失败 Flink Jar作业访问DWS启动异常，提示客户端连接数太多错误 Flink Jar作业运行报错，报错信息为Authentication failed
fka写入重复的改动消息，Flink将获得重复的消息。这可能会导致Flink查询得到错误的结果或意外的异常。因此，在这种情况下，建议将作业配置table.exec.source.cdc-events-duplicate设置为true，并在源表上定义PRIMARY KEY。Fram
'print-identifier' = '', --配置数据前缀 'standard-error' = 'false', --输出数据到taskmanager的out文件中 'sink.parallelism' = '2' --配置并行度 ); insert into printSink
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
compaction命令时，禁止将hoodie.run.compact.only.inline设置成false，该值需要设置成true。 错误示例： 配置参数 hoodie.run.compact.only.inline=false 随后执行SQL run compaction on dsrTable;
则新的 watermark 不会被发出。 Watermark 根据 pipeline.auto-watermark-interval 中所配置的间隔发出。 如果 watermark 的间隔是 0ms ，那么每条记录都会产生一个 watermark，且 watermark 会在不为空并大于上一个发出的
文件的footer中。 Bucket索引：在写入数据过程中，通过主键进行Hash计算，将数据进行分桶写入；该索引写入速度最快，但是需要合理配置分桶数目；Flink、Spark均支持该索引写入。 状态索引：Flink引擎独有索引，是将行记录的存储位置记录到状态后端的一种索引形式，在
队列的标签，使用标签标识云资源。包括“标签键”和“标签值”，具体请参考表3。 label 否 map 弹性资源池属性字段。 如果需要购买基础版，配置该参数值为{"spec":"basic"}。 不配置该参数时默认为标准版弹性资源池。 表3 tags参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 key 是 String
SQL语句执行所在的数据库。当创建新数据库时，不需要提供此参数。 conf 否 Array of objects 用户定义适用于此作业的配置参数。目前支持的配置项： dli.sql.join.preferSortMergeJoin（是否优先使用SortMergeJoin） dli.sql
enabled 否 true Boolean Flink默认采用的是内存索引（使用Bueckt索引时不配置该项），需要将数据的主键缓存到内存中，保证目标表的数据唯一，因此需要配置该值，否则会导致数据重复，默认值：true。 write.index_bootstrap.tasks 否
缓存到Slot内存中，然后通过键将流中的每条记录与表进行关联，以确定是否找到匹配项。将最新的Hive表用作时间表不需要任何额外的配置。使用以下属性配置Hive表缓存的TTL。在缓存过期后，将重新扫描Hive表以加载最新的数据。 参数 默认值 类型 说明 lookup.join.cache
弹性资源池名称。 description 否 String 弹性资源池描述信息。 max_cu 否 Integer 配置的最大CU数。 min_cu 否 Integer 配置的最小CU数。 actual_cu 否 Integer 当前实际的CU数。 cidr_in_vpc 否 String
要的队列资源。 单击查看队列的详细信息。 关于队列引擎相关字段的含义： 执行引擎：负责执行队列中任务的引擎类型。 默认版本：执行引擎的默认配置版本，或者是在没有指定特定版本时系统将使用的版本。 支持版本：执行引擎支持的所有版本列表。通过查看队列的支持版本，您可以了解哪些版本的执行引擎可以用于处理队列中的任务。
系统按超时取消处理。 用户可以通过dli.sql.job.timeout（单位是秒）参数配置超时时间。 DLI支撑本地测试Spark作业吗? DLI暂不支持本地测试Spark作业，您可以安装DLI Livy工具，通过Livy工具提供的交互式会话能力调测Spark作业。 推荐使用使用Livy提交Spark
使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上，后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括：创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已
DLI Hudi元数据 DLI Hudi元数据说明 创建Hudi表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。 Hudi支持对接DLI元数据和Lakeformation元数据（仅Spark 3.3.1及以上版本支持对接Lakeformation元数据），对接方式与Spark一致。 DL
使用hive 方言：表属性中需要添加'is_lakehouse'='true'。 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面配置开启checkpoint功能。 语法格式、参数说明 请参考Hive源表的语法格式和参数说明。 父主题： Hive
中的open、run、close和cancel函数。实现完成后将该类编译打在jar中，通过sql编辑页的UDF Jar上传。 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <
<scope> provided </scope> </dependency> 或使用exclusions标签将其排除关联。 若使用到hdfs的配置文件，则需要将core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml 修改为mrs-core-site.xml、mrs-hdfs-site
版本主要的功能特性。 更多版本新特性请参考Release Notes - Spark 2.4.5。 表1 Spark 2.4.5版本优势 特性 说明 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。
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