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将看到所需费用的明细，如图1所示。 图1 配置费用示例 根据所选配置包括弹性资源池CU范围，购买时长计算配置费用。 包年/包月：根据所选配置，弹性资源池CU范围和购买时长计算配置费用。 按需计费：根据所选配置，弹性资源池CU范围计算配置费用。 计费示例 价格仅供参考，实际计算请以DLI产品价格详情中的价格为准。
份认证服务（IAM），选择对应子账户所在的用户组，确保该用户组已添加相应Region的SMN策略。 确认主题名称和区域。 确保您在DLI中配置的SMN主题名称和区域与实际创建的SMN主题一致。如果SMN主题名称不一致也会导致系统提示SMN主题不存在。 父主题： Flink作业咨询类
要的队列资源。 单击查看队列的详细信息。 关于队列引擎相关字段的含义： 执行引擎：负责执行队列中任务的引擎类型。 默认版本：执行引擎的默认配置版本，或者是在没有指定特定版本时系统将使用的版本。 支持版本：执行引擎支持的所有版本列表。通过查看队列的支持版本，您可以了解哪些版本的执行引擎可以用于处理队列中的任务。
文件的footer中。 Bucket索引：在写入数据过程中，通过主键进行Hash计算，将数据进行分桶写入；该索引写入速度最快，但是需要合理配置分桶数目；Flink、Spark均支持该索引写入。 状态索引：Flink引擎独有索引，是将行记录的存储位置记录到状态后端的一种索引形式，在
enabled 否 true Boolean Flink默认采用的是内存索引（使用Bueckt索引时不配置该项），需要将数据的主键缓存到内存中，保证目标表的数据唯一，因此需要配置该值，否则会导致数据重复，默认值：true。 write.index_bootstrap.tasks 否
缓存到Slot内存中，然后通过键将流中的每条记录与表进行关联，以确定是否找到匹配项。将最新的Hive表用作时间表不需要任何额外的配置。使用以下属性配置Hive表缓存的TTL。在缓存过期后，将重新扫描Hive表以加载最新的数据。 参数 默认值 类型 说明 lookup.join.cache
DLI Hudi元数据 DLI Hudi元数据说明 创建Hudi表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。 Hudi支持对接DLI元数据和Lakeformation元数据（仅Spark 3.3.1及以上版本支持对接Lakeformation元数据），对接方式与Spark一致。 DL
单击“标签”页签，显示当前作业的标签信息。 图1 管理作业标签 单击“添加/编辑标签”，弹出“添加/编辑标签”对话框。 在“添加/编辑标签”对话框中配置标签参数。 图2 添加标签 表1 标签配置参数 参数 参数说明 标签键 您可以选择： 在输入框的下拉列表中选择预定义标签键。 如果添加预定义标签，用户需要预先在
增强型跨源连接类 增强型跨源连接绑定队列失败怎么办？ DLI增强型跨源连接DWS失败怎么办？ 创建跨源成功但测试网络连通性失败怎么办？ 怎样配置DLI队列与数据源的网络连通？ 为什么DLI增强型跨源连接要创建对等连接？ DLI创建跨源连接，绑定队列一直在创建中怎么办？ 新建跨源连接
使用hive 方言：表属性中需要添加'is_lakehouse'='true'。 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面配置开启checkpoint功能。 语法格式、参数说明 请参考Hive源表的语法格式和参数说明。 父主题： Hive
<scope> provided </scope> </dependency> 或使用exclusions标签将其排除关联。 若使用到hdfs的配置文件，则需要将core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml 修改为mrs-core-site.xml、mrs-hdfs-site
database table 无 SELECT 细粒度权限：dli:table:select 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 系统响应 可以检查任务状态是否成功，查看任务结果，查看任务日志确认有无异常。 父主题： Hudi CALL
版本主要的功能特性。 更多版本新特性请参考Release Notes - Spark 2.4.5。 表1 Spark 2.4.5版本优势 特性 说明 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。
系统按超时取消处理。 用户可以通过dli.sql.job.timeout（单位是秒）参数配置超时时间。 DLI支撑本地测试Spark作业吗? DLI暂不支持本地测试Spark作业，您可以安装DLI Livy工具，通过Livy工具提供的交互式会话能力调测Spark作业。 推荐使用使用Livy提交Spark
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 更多具体使用可参考开源社区文档：Avro Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka
中的open、run、close和cancel函数。实现完成后将该类编译打在jar中，通过sql编辑页的UDF Jar上传。 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <
DLI Delta元数据 在DLI中提交Spark SQL作业开发Delta的SQL语法请参考Delta SQL语法参考。 在DLI中提交Spark Jar作业开发Delta请参考在DLI使用Delta提交Spark Jar作业。 DLI Delta元数据说明 创建Delta表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。
使用DLI分析账单消费数据 应用场景 本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据（文中涉及账户的信息已脱敏），在DLI的大数据分析平台上进行分析，找出费用优化的空间，并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤：
使用CTS审计DLI服务 通过云审计服务，您可以记录与DLI服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 表1 云审计服务支持的DLI操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建数据库 database createDatabase 删除数据库 database deleteDatabase
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