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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 > 关联队列”。 在“关联队列”界面，选择待添加的队列，单击“确定”完成操作。 在队列管理页面分配队列至弹性资源池 在左侧导航栏单击“资源管理 > 队列管理”，可进入队列管理页面。
H参数是否正确。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 结果表 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用
中将scope设为provided 日志配置文件（例如l：“log4j.properties”或者“logback.xml”等） 日志输出实现类JAR包（例如：log4j等） 在此基础上，taskmanager.log会随日志文件大小和时间滚动。 父主题： Flink作业性能调优类
decode1(<expression>, <search>, <result>[, <search>, <result>]...[, <default>]) 参数的数据类型 实现if-then-else分支选择的功能。 javahash javahash(string a) STRING 返回hash值。 max_pt
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。 本例在华东-上海二区域购买按需计费的弹性资源池。相关参数说明如表2所示。 表2
在IAM控制台创建用户，并将其加入1中创建的用户组。 用户登录并验证权限 使用新创建的用户登录控制台，切换至授权区域，验证权限： 在“服务列表”中选择数据湖探索，进入DLI主界面。如果在“队列管理”页面可以查看队列列表，但是单击右上角“购买队列”，无法购买DLI队列（假设当前权限仅包含DLI ReadOnlyAccess），表示“DLI
string、true、false or null。 STRING 兼容impala的String，底层是varchar。 BINARY 兼容hive的Binary，底层实现为varbinary。 SQL表达式中，支持简单的字符表达式，也支持Unicode方式，一个Unicode字符串是以U&为固定前缀，以4位
自定义委托及配置请参考自定义DLI委托权限。 使用该功能，所有涉及OBS的桶，都需要进行配置AKSK。 语法格式 在Spark Jar作业编辑界面，选择配置优化参数，配置信息如下: 不同的OBS桶，使用不同的AKSK认证信息。 可以使用如下配置方式，根据桶指定不同的AKSK信息，参数说明详见表1。
用于保存用户作业的SQL执行计划。 SQL执行计划保存在DLI作业桶中付费存储，系统不会主动删除，建议您配置桶生命周期，通过配置指定规则来实现定时删除或迁移桶中不再使用的SQL执行计划。了解配置DLI作业桶。 查看SQL执行计划 登录DLI管理控制台。 选择“作业管理 > SQL作业”。
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。 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 数据类型的使用，请参考Format章节。
huaweicompany.udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions
优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能动态调整，数据量波动和整表数据量持续上涨会导致单个Bucket数据量过大出现大数据文件。需要结合分区表来进行平衡改善。
DLI元数据是SQL作业、Spark作业场景开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 除了DLI元数据，DLI还支持对接LakeFormation实现元数据的统一管理，无缝对接多种计算引擎及大数据云服务，便捷高效地构建数据湖和运营相关业务。 发布区域：全部 OBS 2.0支持 DLI元数据
huaweicompany.udf.UdfScalarFunction'; UDF UDF函数需继承ScalarFunction函数，并实现eval方法。open函数及close函数可选。 编写代码示例 import org.apache.flink.table.functions
对等连接ID：增强型跨源在该队列所在集群中创建的对等连接ID。 每一个增强型跨源对每一个绑定的队列都会创建一个对等连接。该对等连接用于实现跨VPC通信，请确保数据源使用的安全组开放了DLI队列网段的访问，并且在使用跨源过程中不要删除该对等连接。 对等连接的连接状态： 跨源连接
列。 如果需要购买其他规格的队列，则可以先创建上述某一规格队列后，通过如下操作实现： “包年/包月”队列：则可以通过变更普通队列规格操作来实现。 “按需计费”队列：则可以通过普通队列弹性扩缩容操作来实现。 购买时长 选择“包年/包月”计费模式时，需要选择“购买时长”。购买时长越长
持。 DLI经典型跨源连接停止服务后，可以使用哪个功能替换？ 推荐使用增强型跨源连接。 DLI提供的增强型跨源连接功能，通过建立对等连接，实现DLI与数据源的VPC网络互通，为DLI的跨源分析提供了支持。 目前DLI支持跨源访问的数据源请参考跨源分析开发方式。 增强型跨源连接收费吗？
11版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.15版本有哪些优势？ Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性，与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 更多Flink 1
pend模式与外部系统交换消息，不支持消费UPDATE/DELETE消息。 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用
认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId>
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