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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
用户获取Spark作业委托临时凭证 本操作介绍获取Spark Jar作业委托临时凭证的操作方法。 方案2：Spark Jar作业设置获取AK/SK 获取结果为AK/SK时，设置如下： 代码创建SparkContext val sc: SparkContext = new SparkContext()
管理单元和TaskManager的CPU总和=实际TM数 * 单TM所占CU数 + 管理单元。 管理单元和TaskManager的内存总和= 实际TM数 * 设置的单个TM的内存 + 管理单元内存 如果配置了单 TM Slot数，实际TM数 = 并行数 / 单 TM Slot数。 如果没配置了单 TM Slot数
Flink Jar作业设置backend为OBS，报错不支持OBS文件系统 问题现象 客户执行Flink Jar作业，通过设置checkpoint存储在OBS桶中，作业一直提交失败，并伴有报错提交日志，提示OBS桶名不合法。 原因分析 确认OBS桶名是否正确。 确认所用AKSK是否有权限。
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
用户不需要管理任何服务器，即开即用。 DLI支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。
tamp。 no-ttl：不设置过期时间。 expire-msec：设置key多久过期，参数为long类型字符串，单位为毫秒。 expire-at-date：设置key到某个时间点过期，参数为UTC时间。 expire-at-timestamp：设置key到某个时间点过期，参数为时间戳。
tamp。 no-ttl：不设置过期时间。 expire-msec：设置key多久过期，参数为long类型字符串，单位为毫秒。 expire-at-date：设置key到某个时间点过期，参数为UTC时间。 expire-at-timestamp：设置key到某个时间点过期，参数为时间戳。
激活队列扩缩容定时任务。默认开启。如果关闭，则系统不会触发执行当前设置的定时规格变更任务。 有效期 设置执行定时任务的时间段。包括“日期”和“时间”。 说明： “有效期”中的“开始时间”需要晚于当前的系统时间。 如果只设置了扩容，在“有效期”结束之后，系统不会自动缩容，需要手动修改或设置缩容定时任务。反之亦然。即为单次执行定时扩缩容。
取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息，请访问Redis官方网站https://redis.io/。 前提条件 要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
每个连接子任务都需要保留自己的Hive表缓存。请确保Hive表可以放入TM任务槽的内存中。 建议为streaming-source.monitor-interval（最新分区作为临时表）或 lookup.join.cache.ttl（所有分区作为临时表）设置一个相对较大的值。否则，作业容易出现性能问题，避免表更新和重新加载过于频繁。
在“用户权限信息”列表中找到需要设置权限的用户： 如果用户为子用户且不是表的所有者，可进行“权限设置”。 若用户为管理员用户或表的所有者，只能查看“权限信息”。 在“项目权限信息”列表中找到需要设置权限的项目，进行“权限设置”。 在子用户或项目的“操作”栏中单击“权限设置”，可弹出表“权限设置”对话框。
读取数据时，每一批次获取数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 batchsize 写入数据时，每一批次写入数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate 执行ove
join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。 在这种情况下，可以配置该参数为false即禁用动态分区修剪优化，有助于减少内存使用，避免内存溢出和频繁的Full GC。 但禁用此优化可能会降低查询性
读取数据时，每一批次获取数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 batchsize 写入数据时，每一批次写入数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate 执行ove
it with Build Tools for Visual Studio ”，可能是由于缺少C++编译器导致的报错，建议您根据提示信息安装相应版本的Visual Studio编译器解决。部分操作系统Visual Studio安装后需重启才可以生效。 安装DLI服务Python SDK。
该至少半小时调度一次。 Compaction作业配置的资源，vcore数至少要大于等于单个分区的桶数，vcore数与内存的比例应为1：4即1个vcore配4G内存。 父主题： Bucket调优示例
提交Spark jar作业时，CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考虑，建议Compaction作业CPU与内存的比例按照1:4~1:8
的计算资源。 · 弹性资源池和队列：弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源（CPU和内存），灵活应对业务对计算资源变化的需求。同一弹性资源池中，队列之间的计算资源支持共享。通过合理设置队列的计算资源分配策略，可以提高计算资源利用率。 · default队列：DLI预置“de
当CompactedLogScanner合并所有日志文件时，此配置有助于选择是否应延迟读取日志块。选择true以使用I/O密集型延迟块读取（低内存使用），或者为false来使用内存密集型立即块读取（高内存使用）。 true hoodie.compaction.reverse.log.read HoodieLogF
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