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Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。 关于Python开发环境的配置请参考Python SDK环境配置。 DLI Python SDK依赖第三方库包括：urllib3
SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致？ 问题描述 Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为不一致 根因分析 该问题的根因是数据库设置的时区不合理，通常该问题出现时Flink读取的时间和RDS数据库的时间会相差13小时。
图1 创建CSS数据源 配置源端CSS的数据源连接，具体参数配置如下。详细参数配置可以参考CDM上配置CSS连接。 表1 CSS数据源配置 参数 值 名称 自定义CSS数据源名称。例如当前配置为“source_css”。 Elasticsearch服务器列表 单击输入框旁边的“选
OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码中获取该参数并使用。如需修改参数值，直接在FlinkOpenSource SQL编辑页面，自定义配置中修改该参数值，即可达到快速修改UDF参数值的目的。
OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码中获取该参数并使用。如需修改参数值，直接在FlinkOpenSource SQL编辑页面，自定义配置中修改该参数值，即可达到快速修改UDF参数值的目的。
'null'] 在从JSON转换为ROW时，支持JSON数组和JSON对象。 JSON数组可以具有混合元素类型，JSON Map可以有混合值类型。这使得在某些情况下无法将其转换为SQL数组和Map。为了解决该问题，HetuEngine支持对数组和Map进行部分转换： SELECT CAST(JSON'[[1
D-2022-40233）等。 一旦发现服务模块涉及漏洞影响，会迅速通过官方解决方案升级现网更新漏洞。 更新配置 DLI云服务通过版本更新升级更新配置，确保服务的安全性和稳定性。 父主题： 安全
CLEANARCHIVE 命令功能 用于对Hudi表的归档文件进行清理，以减少Hudi表的数据存储及读写压力。 命令格式 按文件容量进行清理，需要配置参数： hoodie.archive.file.cleaner.policy = KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_SIZE;
Access key cannot be null 问题根因 该Flink SQL作业在配置作业运行参数时，有选择保存作业日志或开启Checkpoint，配置了OBS桶保存作业日志和Checkpoint。但是运行该Flink SQL作业的IAM用户没有OBS写入权限导致该问题。
为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据可以在DLI集中分析和管理，您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI，再使用DLI提交作业分析数据。 CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源，通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置，提高数据迁移和集成的效率。 图1 迁移数据至DLI 常见迁移场景与迁移方案指导
OpenSource SQL作业。 单击操作列的“编辑”，进入作业编辑页面。 在右侧的“运行参数”配置区域，选择新的Flink版本。 使用Flink 1.15以上版本的引擎执行作业时，需要在自定义配置中配置委托信息，其中key为"flink.dli.job.agency.name"，valu
当为大型数据库创建初始一致快照时，您建立的连接可能会在读取表时碰到超时问题。您可以通过在MySQL侧配置 interactive_timeout 和 wait_timeout来解决此类问题。 interactive_timeout: 服务器在关闭交互连接之前等待活动的秒数。 更多信息请参考 MySQL Documentations
t/bulk_insert来将数据写入Hudi表。为了能够在文件大小和入湖速度之间进行权衡，Hudi提供了一个hoodie.parquet.small.file.limit配置来设置最小文件大小。用户可以将该配置设置为“0”，以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数
Spark作业访问OBS数据时报ResponseCode: 403和ResponseStatus: Forbidden错误 问题现象 Spark程序访问OBS数据时上报如下错误。 Caused by: com.obs.services.exception.ObsException:
（推荐）方案1：使用临时AK/SK 建议使用临时AK/SK，获取方式可参见统一身份认证服务_获取临时AK/SK。 认证用的ak和sk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。 表1 DLI获取访问凭据相关开发指南 类型 操作指导 说明
弹性资源池上可以添加多个不同队列用于作业运行，具体添加弹性资源池添加队列的操作可以参考创建弹性资源池并添加队列。添加完队列后，可以根据不同队列计算资源使用量的波峰和波谷和优先级来配置要扩缩容的CU数，从而来保障作业的稳定运行。 注意事项 建议对流批业务实施资源池的精细化管理，将Flink实时流类型的作业与SQL
CDM集群与云上服务同区域情况下，同虚拟私有云、同子网、同安全组的不同实例默认网络互通；如果同虚拟私有云但是子网或安全组不同，还需配置路由规则及安全组规则。 配置路由规则请参见如何配置路由规则章节，配置安全组规则请参见如何配置安全组规则章节。 iii. 此外，您还必须确保该云服务的实例与CDM集群所属的企业项目必须相
8'; // 结果必须根据start.timestamp和end.timestamp进行过滤，如果没有指定end.timestamp，则只需要根据start.timestamp进行过滤。 提交其他SQL时，需要清除上述配置参数，避免影响其他任务执行结果。 父主题： Spark on
怎样将老版本的Spark队列切换成通用型队列 当前DLI服务包括“SQL队列”和“通用队列”两种队列类型。 其中，“SQL队列”用于运行SQL作业，“通用队列”兼容老版本的Spark队列，用于运行Spark作业和Flink作业。 通过以下步骤，可以将老版本的“Spark队列”转换为新的“通用队列”。
DLI datasourceV1表和datasourceV2表 什么是DLI datasourcev1表和DLI datasourcev2表？ DLI datasource v1表（以下简称V1表）：DLI的Datasource表格式，建表/插入/truncate命令使用DLI自
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