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其他依赖文件：自定义的依赖文件。选择2和4导入的jks和properties文件。 Flink版本：1.10 图7 创建Flink Jar作业 结果校验。 作业处于运行中状态时，向kafka source.topic发送数据，验证kafka sink.topic能否收到数据。 图8 查看作业任务 图9 查看kafka
k作业状态上报、边缘Flink作业Action回调、IEF系统事件上报。 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。
增强型跨源连接相关API 创建增强型跨源连接 删除增强型跨源连接 查询增强型跨源连接列表 查询增强型跨源连接 绑定队列 解绑队列 修改主机信息 查询增强型跨源授权信息 创建路由 删除路由
子网：选择RDS的子网。 其他参数可以根据需要选择配置。 参数配置完成后，单击“确定”完成增强型跨源配置。单击创建的跨源连接名称，查看跨源连接的连接状态，等待连接状态为：“已激活”后可以进行后续步骤。 单击“队列管理”，选择操作的队列，本示例为步骤1：创建队列中创建的队列，在操作列，单击“更多 >
管理增强型跨源连接 查看增强型跨源连接的基本信息 增强型跨源连接权限管理 增强型跨源连接绑定弹性资源池 增强型跨源连接与弹性资源池解绑 添加增强型跨源连接的路由信息 删除增强型跨源连接的路由信息 修改弹性资源池的主机信息 增强型跨源连接标签管理 删除增强型跨源连接 父主题： 配置DLI读写外部数据源数据
配置DLI读写外部数据源数据的操作流程 DLI执行作业需要读写外部数据源时需要具备两个条件： 打通DLI和外部数据源之间的网络，确保DLI队列与数据源的网络连通。 妥善保存数据源的访问凭证确保数据源认证的安全性，便于DLI安全访问数据源。 本节操作介绍配置DLI读写外部数据源数据操作流程。
经典型跨源连接相关API（废弃） 创建经典型跨源连接 删除经典型跨源连接 查询经典型跨源连接列表 查询经典型跨源连接 父主题： 历史API
增强型跨源连接相关API（废弃） 创建路由（废弃） 删除路由（废弃） 父主题： 历史API
"dlitest" } 响应示例 { "is_success": true, "message": "" } 状态码 状态码如表5所示。 表5 状态码 状态码 描述 200 授权成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果
(4 rows) “查找模式”从左向右判断每个condition的布尔值，直到判断为真，返回匹配result： CASE WHEN condition THEN result [ WHEN ... ] [ ELSE result ] END 如果判断条件都不成立，则返回ELSE子句的
业将显示在作业列表中，在“状态”列中可以查看作业状态。 作业提交成功后，状态将由“提交中”变为“运行中”。运行完成后显示“已完成”。 如果作业状态为“提交失败”或“运行异常”，表示作业提交或运行失败。用户可以在作业列表中的“状态”列中，将鼠标移动到状态图标上查看错误信息，单击可以
来进行平衡改善。 Flink状态索引 优点：主键的索引信息存在状态后端，数据更新只需要点查状态后端即可，速度较快；同时生成的数据文件大小稳定，不会产生小文件、超大文件问题。 缺点：该索引为Flink特有索引。在表的总数据行数达到数亿级别，需要优化状态后端参数来保持写入的性能。使用
子网：选择Kafka的子网。 其他参数可以根据需要选择配置。 参数配置完成后，单击“确定”完成增强型跨源配置。单击创建的跨源连接名称，查看跨源连接的连接状态，等待连接状态为“已激活”后可以进行后续步骤。 单击“队列管理”，选择操作的队列，本示例为步骤1：创建队列中创建的队列，在操作列，单击“更多 > 测试地址连通性”。
计算引擎 版本 Hudi版本 Spark 3.3.1 0.11.0 Flink 1.15 0.11.0 Hetu 2.1.0 0.11.0 如何判断队列支持的计算引擎版本：首先进入DLI的控制台界面，点击左侧菜单栏的”资源管理”-> ”队列管理”。在队列管理的界面筛选并选中需要查询的队
Part文件，并将其转换为Pending状态，然后再转换为Finished状态。 Finished状态的文件，可供查看并且可以保证数据的有效性，在出现故障时不会恢复。 在 STREAMING模式下，滚动策略结合Checkpoint间隔（到下一个Checkpoint成功时，文件的Pending状态才转换为 Finished
使用JDBC提交SQL作业 本文介绍通过JDBC连接DLI并提交SQL作业。 下载并安装JDBC驱动包 使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 DLI JDBC Driver支持的API列表 父主题： 使用客户端工具连接DLI
Checkpoint机制可以保证Flink平台可感知内部状态的精确一致，但对于自定义Source/Sink或者有状态算子，需要合理实现ListCheckpointed接口，来保证业务数据需要的可靠性。 为了避免因业务修改等需要，手动重启作业后，不丢失数据： 对于无内部状态的作业，您可以配置kafka数据
"is_success": "true", "message": "边缘Flink作业Action回调成功" } 状态码 状态码如表5所示。 表5 状态码 状态码 描述 200 边缘Flink作业Action回调成功。 400 请求错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述
化情况，以及计划最近一次的执行时间。 或者在“队列管理”页面，查看“规格”大小是否改变来判断是否扩缩容成功。 或者在“作业管理”页面，查看“SCALE_QUEUE”类型作业的状态，如果作业状态为“规格变更中”，表示队列正在扩缩容中。 修改弹性扩缩容定时任务 如果设定的定时任务不再
使用Livy提交Spark Jar作业 DLI Livy简介 DLI Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建DLI队列。在“队列类型”中选择“通用队列”，即Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。 准备一个li
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