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Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少，怎样不停止Flink作业实现动态感知？ 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。
----+ 滑动窗口（HOP） 功能描述 滑动窗口函数指定元素到一个定长的窗口中。和滚动窗口很像，有窗口大小参数，另外增加了一个窗口滑动步长参数。如果滑动步长小于窗口大小，就能产生数据重叠的效果。在这个例子里，数据可以被分配在多个窗口。 例如：可以定义一个每5分钟滑动一次。大小为
Flink作业管理界面对用户进行授权时提示用户不存在怎么办？ 问题现象 在“作业管理 > Flink作业”，对应作业“操作”列，选择“更多 > 权限管理”，对新用户进行授权操作时提示“No such user. userName:xxxx.”错误。 解决方案 以上问题可能是由于系统未能识别新用户信息。
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 ）。若滑动间隔小于窗口的持续时间，滑动窗口则会出现重叠；因此，行将会被分配到多个窗口中。比如，一个大小为 15 分组的滑动窗口，其滑动间隔为 5
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 ）。若滑动间隔小于窗口的持续时间，滑动窗口则会出现重叠；因此，行将会被分配到多个窗口中。比如，一个大小为 15 分钟的滑动窗口，其滑动间隔为 5
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 ）。 如果滑动间隔小于窗口的持续时间，滑动窗口则会出现重叠；因此，行将会被分配到多个窗口中。 例如，一个大小为 15 分钟的滑动窗口，其滑动间隔为
n提供的Hudi锁实现类。 配置项 配置值 hoodie.write.lock.provider org.apache.hudi.lakeformation.LakeCatMetastoreBasedLockProvider 关闭Hudi锁，或者使用其他的锁实现类时，存在数据丢失/异常的风险。
hoodie.datasource.write.payload.class 在更新过程中，该类用于提供方法将要更新的记录和更新的记录做合并，该实现可插拔，如要实现自己的合并逻辑，可自行编写。 org.apache.hudi.common.model.DefaultHoodieRecordPayload
WHEN flag IN ('android', 'iphone')THEN user_id ELSE NULL END) AS app_uv 可调整为 COUNT(DISTINCT user_id) FILTER(WHERE flag IN ('android', 'iphone'))
具体操作以IntelliJ IDEA版本2020.2为例，参考如下： 在IntelliJ IDEA界面，选择调试的配置文件，单击“Edit Configurations”。 在“Run/Debug Configurations”界面，勾选：include dependencies with "Provided"
RETAIN 168 HOURS;--单位只支持HOURS 优化Delta表 为了提高查询速度，Delta Lake支持优化数据在存储中的布局，这会将许多较小的文件压缩为较大的文件。 optimize delta_table0; optimize delta_table0 where
OPTIMIZE 命令功能 OPTIMIZE命令用于优化数据在存储中的布局，提高查询速度。 注意事项 由于Optimize是一项耗时的活动，因此需要根据更好的最终用户查询性能与优化计算时间之间的权衡来确定运行Optimized的频率。 分区表优化需要设置参数spark.sql.f
在“Flink作业”管理页面，对应作业“操作”列单击“编辑”按钮，在作业运行界面确认作业是否勾选“保存作业日志”参数。 图1 保存作业日志 是，则执行3。 否，则运行日志不会转储OBS桶，需要先执行2保存作业运行日志。 在作业运行界面勾选“保存作业日志”，在“OBS桶”参数选择存储运行日志的OB
QL便可实现海量数据查询分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载，存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离，数据权限控制到队列、作业，帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。
Hudi Clustering操作说明 什么是Clustering 即数据布局，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hu
Delta常见配置参数 提交DLI Spark SQL作业时，在“SQL编辑器”界面右上角的“设置 > 参数设置”中配置Delta参数。 表1 Delta常见配置项 参数 描述 默认值 spark.databricks.delta.retentionDurationCheck.enabled
userDefined结果表 功能描述 您可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入到指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类： 自定义sink类需要继承Flink开源类：RichSinkFunction，并指定数据类型为：Tuple2<Boolean
> Flink作业”，在Flink作业管理界面，单击“创建作业”。 在创建作业界面，类型选择“Flink SQL”，名称填写为：testFlinkSqlJob。单击“确定”，跳转到Flink作业编辑界面。 在Flink SQL作业编辑界面，配置如下参数。 图5 创建Flink SQL作业
登录DLI管理控制台。 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。 在弹性资源池管理界面，单击界面右上角的“购买弹性资源池”。 在“购买弹性资源池”界面，填写具体的弹性资源池参数。 表1 参数说明 参数名称 参数说明 计费模式 选择弹性资源池计费模式。 区域
运行时计算的随机值之间的比较）。系统采样中行的选择依赖于使用的connector。例如，如果使用Hive数据源，这将取决于数据在OBS上的布局。这种采样方法不能保证独立的抽样概率。 SELECT * FROM users TABLESAMPLE SYSTEM (75); 父主题：
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