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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。 若 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
NAME primary-keys ARRAY<STRING> NULL 保存源表的主键的列名的数组。 如果includePrimaryKeys配置属性设置为true，则仅在JSON输出中包含primary-keys字段。 ingestion-timestamp TIMESTAMP_LTZ(6)
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
Hudi表初始化 初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成，由于初始化数据量通常较大，因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量
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
障数据的持久性和可靠性。 流量限制：DLI通过设置流量控制机制，防止服务过载并保持服务的稳定性。 跨AZ容灾：DLI云服务采用跨可用区容灾部署，减少单点故障的风险，提高系统的可用性和弹性。 备份恢复：DLI自动化的备份策略和恢复计划，确保在发生故障时可以迅速恢复服务和数据。 父主题：
法说明和样例指导。 使用Spark作业访问DLI元数据 提供SQL作业开发的操作指引和样例代码参考。 Spark SQL 相关API 提供SQL相关API的使用说明。 父主题： 创建并管理SQL作业模板
db/{table_name}，其中{lakeformation_catalog_url}对接的lakeformation catalog配置的location，{schema_name}为建表时使用的schema，{table_name}为表名。 不允许向托管表（表属性external
'obs://bucket/path/h1'; run compaction on 'obs://bucket/path/h1'; 注意事项 使用API方式对SQL创建的Hudi表触发Compaction时需要添加参数hoodie.payload.ordering.field为preCombineField的值。
SQL作业运行慢如何定位 作业运行慢可以通过以下步骤进行排查处理。 可能原因1：FullGC原因导致作业运行慢 判断当前作业运行慢是否是FullGC导致： 登录DLI控制台，单击“作业管理 > SQL作业”。 在SQL作业页面，在对应作业的“操作”列，单击“更多 > 归档日志”。
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 中称为滑动窗口）。滑动窗口有一个固定的持续时间（ 第二个 interval 参数 ）以及一个滑动的间隔（第一个 interval 参数
4.x的V1表修改为V2表。 升级Spark 2.4.x的V2表升级为Spark 3.3.1的V2表。 同时还需考虑Spark jar作业API语法的兼容性。 表3 DLI各Spark版本对V1、V2表兼容列表 表类型 Spark2.4 通用队列 Spark3.3 通用队列 V1表
DLI支持的Prometheus基础监控指标 表1提供了DLI支持的Prometheus基础监控指标，AOM Prometheus支持免费存储基础指标。 除基础指标外，AOM Prometheus提供的自定义指标按计费规则付费使用。 表1 DLI支持的Prometheus监控指标
的字段类型。 编写代码示例 import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache
的字段类型。 编写代码示例 import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache
integer2 ]) STRING 返回string中从integer1位置开始的长度为integer2的子字符串。若integer2未配置，则默认返回从integer1开始到末尾的子字符串 REPLACE(string1, string2, string3) STRING 用
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thon程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DL
将数据上传到对象存储服务OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 下载OBS Browser+。下载地址请参考《对象存储服务工具指南》。 安装OBS Browser+。安装步骤请参考《对象存储服务工具指南》。 登录OBS Browser+。OBS Browser+支持AK方式登录，以及授权码登录
推断而来的。显式地定义 CSV schema 暂不支持。 Flink 的 CSV Format 数据使用 jackson databind API 去解析 CSV 字符串。 表2 数据类型映射 Flink SQL 类型 CSV 类型 CHAR / VARCHAR / STRING string
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