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tdout”查看作业运行日志。 方法二：若在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。
tdout”查看作业运行日志。 方法二：若在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。
tdout”查看作业运行日志。 方法二：如果在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。
return print(table) 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 创建OBS表 DLI提供创建OBS表的接口。您可以使用该接口创建数据存储在OBS的表。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
创建并提交Flink作业 场景描述 本章节指导用户通过API创建并运行Flink自定义作业。 约束限制 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 涉及接口 创建弹性资源池：创建弹性资源池。 创建队列：在弹性资源池中添加队列。 上传分组资源：上传Flink自定义作业所需的资源包。
设置Flink作业优先级 操作场景 在实际作业运行中，由于作业的重要程度以及紧急程度不同，需要重点保障重要和紧急的作业正常运行，因此需要满足它们正常运行所需的计算资源。 DLI提供的设置作业优先级功能，可以对每个Flink作业设置作业优先级，当资源不充足时，可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。
Boolean 是否可停止。 state 否 String 作业运行状态。 start-time 否 Long 作业启动时间。 end-time 否 Long 作业停止时间。 duration 否 Long 作业运行时长。 请求示例 无 响应示例 { "is_success":
tdout”查看作业运行日志。 方法二：若在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。
tdout”查看作业运行日志。 方法二：若在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。
设置Spark作业优先级 操作场景 在实际作业运行中，由于作业的重要程度以及紧急程度不同，需要重点保障重要和紧急的作业正常运行，因此需要满足它们正常运行所需的计算资源。 DLI提供的设置作业优先级功能，可以对每个Spark作业设置作业优先级，当资源不充足时，可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。
设置SQL作业优先级 操作场景 在实际作业运行中，由于作业的重要程度以及紧急程度不同，需要重点保障重要和紧急的作业正常运行，因此需要满足它们正常运行所需的计算资源。 DLI提供的设置作业优先级功能，可以对每个SQL设置作业优先级，当资源不充足时，可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。
Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下： 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 AK/SK认证方式样例代码 代码样例 1 2 3 4 5 6 String ak =
复”，根据自身业务情况选择重试次数。 配置“脏数据策略”，依据自身的业务逻辑和数据特征选择忽略、抛出异常或者保存脏数据。 选择“运行队列”。提交并运行作业。 登录云监控服务CES控制台，在“云服务监控”列表中找到“数据湖探索”服务。在Flink作业中找到目标作业，单击“创建告警规
集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。 算法大致思想为：定义一种距离函
tdout”查看作业运行日志。 方法二：如果在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。
集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。 算法大致思想为：定义一种距离函
随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。 语法格式 1 SRF_UNSUP(ARRAY[字段1, 字段2, ...], '可选参数列表') 函数输出为[0, 1]区
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怎样查看DLI队列负载？ 场景概述 如果需要确认DLI队列的运行状态，决定是否运行更多的作业时需要查看队列负载。 操作步骤 在控制台搜索“云监控服务 CES”。 图1 搜索CES 进入CES后，在页面左侧“云服务监控”列表中，单击“数据湖探索”。 图2 云服务监控 选择队列进行查看。
SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 上传资源包 您可以使用DLI提供的接口上传资源包，示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 1 2 3 4 5 6 def upload_resource(dli_client
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