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该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DWS集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接
在“自定义配置”中输入如下语句，先开启动态扩缩容功能，再设置作业优先级。 对于Flink作业，必须先设置flink.dli.job.scale.enable=true开启动态扩缩容功能，再设置作业优先级。 开启动态扩缩容的更多参数设置请参考开启Flink作业动态扩缩容。 flink.dli
设置Spark作业优先级 操作场景 在实际作业运行中，由于作业的重要程度以及紧急程度不同，需要重点保障重要和紧急的作业正常运行，因此需要满足它们正常运行所需的计算资源。 DLI提供的设置作业优先级功能，可以对每个Spark作业设置作业优先级，当资源不充足时，可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。
enterprise_project_id 否 String 企业项目ID，“0”表示default，即默认的企业项目。关于如何设置企业项目请参考《企业管理用户指南》。 说明： 开通了企业管理服务的用户可设置该参数绑定指定的项目。 tags 否 Array of Objects 数据库的标签。具体请参考表3。
归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的S
failure”错误。 将原有跨源连接删除重新创建。再次创建时，必须确保所选“安全组”、“虚拟私有云”、“子网””和“目的地址”与RDS中的设置完全一致。 请选择正确的“服务类型”，本示例中为“RDS”。 图1 创建经典型跨源连接-RDS 检查安全组网络（vpc）配置。 若按照步骤
归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的S
可自动关联出来Elasticsearch服务器列表。 安全模式认证 如果所需连接的CSS集群在创建时开启了“安全模式”，该参数需设置为“是”，否则设置为“否”。 本示例选择为“否”。 图2 CDM配置CSS数据源 单击“保存”完成CSS数据源配置。 配置目的端DLI的数据源连接。
到关系型数据库中。 前提条件 DLI要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接
包年包月弹性资源池设置了定时扩缩容时，怎样计费？ 假设您在2023/03/08 15:50:04购买了包年/包月弹性资源池（CU范围：64CUs），购买时长为一个月，在资源运行一段时间后发现使用过程中大部分时间CU数在128CU以上（假设每天累计12个小时实际CUs为128CUs
优先级 当前弹性资源池中的优先级数字越大表示优先级越高。本例设置一条扩缩容策略，默认优先级为1。 1 时间段 首条扩缩容策略是默认策略，不能删除和修改时间段配置。 即设置00-24点的扩缩容策略。 00-24 最小CU 设置扩缩容策略支持的最小CU数。 16 最大CU 当前扩缩容策略支持的最大CU数。
sql.shuffle.partitions参数设置的并行度过大，导致缓存区大小不够而导入数据报错。 解决方案 建议可以尝试调小spark.sql.shuffle.partitions参数值来解决缓冲区不足问题。具体该参数设置步骤如下： 登录DLI管理控制台，单击“作业管理 >
针对不同用户，可以通过权限设置分配不同的程序包组或程序包，不同用户之间的作业效率互不影响，保障作业性能。 管理员用户、程序包组拥有程序包组的所有权限。不需要进行权限设置，且其他用户无法修改其程序包组权限。 管理员用户、程序包的所有者拥有程序包的所有权限。不需要进行权限设置，且其他用户无法修改其程序包权限。
CU设置操作 在左侧导航栏单击“资源管理 > 弹性资源池”，可进入弹性资源池管理页面。 选择要操作的弹性资源池，在“操作”列，单击“更多 > CU设置”。 在“CU设置”界面，“CU范围”参数中，左边为最小CU，右边为最大CU，根据情况分别设置。单击“确定”完成设置操作。 CU设置时怎样调大CU范围最小值？
登录DLI管理控制台，在“SQL编辑器”中，单击“设置”。 在参数设置中，添加参数“spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled”，值设置为“false”。 图1 参数设置 上述步骤参数设置完成后，则可以进行全表查询，不用查询表的时候要包含分区字段。
从地区和终端节点中获取。 scope参数定义了Token的作用域，下面示例中IAM获取的Token仅能访问project下的资源。您还可以设置Token的作用域为某个账号下所有资源或账号的某个project下的资源，详细定义请参见IAM获取用户Token。 1 2 3 4
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。 queue_name 是 String 需要设置定时扩缩计划的队列名称，名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。名称长度为1~128个字符。 请求消息 表2
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 若使用MRS HBase，请
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 如果使用MRS HBase，
要去掉该标识。 设置spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1，具体操作如下： 登录DLI管理控制台，单击“作业管理 > SQL作业”，在对应报错作业的“操作”列，单击“编辑”进入到SQL编辑器页面。 单击“设置”，在参数设置中选择“spark
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