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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
name String 创建时用户指定的批处理名称，不能超过128个字符。 driverMemory String Spark应用的Driver内存，参数配置例如2G, 2048M。该配置项会替换“sc_type”中对应的默认参数，使用时必需带单位，否则会启动失败。 driverCores
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overwrite
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overwrite
里被理解为Central Standard Time (USA)（UTC-5）。 Flink taskmanager本质是一个 java 进程，在Mysql 的jdbc驱动的代码里会设置时区，这个时区是通过TimeZone.getTimeZone(canonicalTimezone)
理单元和TaskManager的内存总和/4)] 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
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overwrite
跳转至SparkUI查看SQL语句执行进程 SQL编辑器页面提供了跳转至SparkUI查看SQL语句执行进程的功能。 目前DLI配置SparkUI只展示最新的100条作业信息。 default队列下运行的作业或者该作业为同步作业时不支持跳转至SparkUI查看SQL语句执行进程。 新建队列，运行作
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。
理单元和TaskManager的内存总和/4)] 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
助用户监控账号下的DLI队列，执行自动实时监控、告警和通知操作。用户可以实时掌握队列中的运行作业网络流入速率、网络流出速率、CPU使用率、内存使用率、磁盘利用率、失败作业率、等待作业数等信息。还可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索数据湖探索服务产生的监控指标和告警信息。
join优化。 【SPARK-32272】：添加SQL标准命令SET TIME ZONE。 【SPARK-21492】：修复排序合并加入中的内存泄漏。 【SPARK-27812】：K8S客户端版本提升到4.6.1。 DLI从Spark 3.x版本开始不支持内置地理空间查询函数。 父主题：
操作前准备 配置前，请先购买OBS桶或并行文件系统。 大数据场景推荐使用并行文件系统，并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，以及TB/s级
bigint> 描述：近似统计出前buckets个最频繁出现的元素。函数统计高频值时，采用近似估算的方式使用的内存更少。capacity值越大，结果越精确，但消耗的内存也更多。该函数的返回结果是一个map，map的键值对为高频值及对应的频次。 SELECT approx_most_frequent(3
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
“databases.数据库名”，则数据库下面的所有数据都将被共享。 “databases.数据库名.tables.表名”, 指定的表的数据将被共享。 “databases.数据库名.tables.表名.columns.列名”，指定的列将被共享。 “edsconnections.连接ID”，赋予某增强型跨源连接的使用权限。
committer小文件写性能 提升对象存储服务（OBS）在处理小文件写入时的性能，提高数据传输效率。 动态Executor shuffle数据优化 提升资源扩缩容的稳定性，当shuffle文件不需要时清理Executor。 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导
DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时不会统计大小。
主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时会统计大小。
topN排序、窗口聚合计算以及流流join等都涉及大量的状态操作，因而如果发现这类算子存在性能瓶颈，可以尝试优化状态操作的性能。主要可以尝试通过如下方式优化： 增加状态操作内存，降低磁盘IO 增加单slot cu资源数 配置优化参数： taskmanager.memory.managed.fraction=xx state
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