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properties.* 否 无 String 设置和传入任意的Kafka原生配置文件。 注意： 后缀名必须匹配在Apache Kafka中的配置键。 例如关闭自动创建topic：'properties.allow.auto.create.topics' = 'false'。 存在一些配置不支持配置，如'key
时间，结束时间，参数设置，标签，结果条数（运行成功，可导出结果），已扫描数据，执行用户，结果状态（运行成功，可查看结果；运行失败，显示失败原因），数据库，CPU累计使用量，输出字节。 CPU累计使用量：作业执行过程的CPU消耗总和，单位：Core*ms 输出字节：作业执行完成后输出的字节数。
mpaction形成很大压力需要更多资源才能完成。 Hudi表在Hive元数据中，应该会存在1张内部表（手动创建），2张外部表（写入数据后自动创建）。 2张外部表，表名_ro（用户只读合并后的parquet文件，即读优化视图表），_rt（读实时写入的最新版本数据，即实时视图表）。
在DLI使用Hudi提交Spark SQL作业 登录DLI管理控制台，选择“SQL编辑器”首进入提交SQL作业的界面。提交SQL作业时需要选择支持Hudi的Spark SQL队列。 创建一张Hudi表： 将如下的建表语句粘贴至DLI SQL编辑器的输入区域，修改 LOCATION
k写入就会导致重复数据的产生。在批量初始化阶段 ，先采用Spark批量写入Hudi表，再用Flink基于Flink状态索引写入不会有问题，原因是Flink冷启动的时候会遍历所有的数据文件生成状态索引。 实时入湖场景中，Spark引擎采用Bucket索引，Flink引擎可以用Bucket索引或者状态索引。
flink_taskmanager_job_task_operator_pendingRecords 尚未被 Source 拉取的数据数量 父主题： 使用AOM监控DLI服务
完成以上步骤后，就可以开始进行数据查询了。 单击“SQL编辑器”页面左侧的“数据库”页签，选择新创建的表table1，双击表，在右侧编辑窗口中，自动输入SQL查询语句，例如查询table1表的1000条数据： select * from db1.table1 limit 1000; 单击“执行”，系统开始查询。
且依赖JDK 1.7及以上版本。 下载的JDBC驱动包中包含了.bat（Windows）或.sh（Linux/Mac）脚本，这些脚本用于自动化安装JDBC驱动到本地Maven仓库。 您可以根据操作系统运行相应的脚本安装JDBC驱动 Windows：双击.bat文件或在命令行中运行。
double, map<string, string>, timestamp(3), time。 为了避免数据丢失或者数据被覆盖，开启作业异常自动重启，需要配置为“从checkpoint恢复”。 checkpoint间隔设置需在输出文件实时性、文件大小和恢复时长之间进行权衡，比如10分钟。
e temporal join始终会加入最新版本的时态表。Flink支持分区表和 Hive非分区表的临时连接，对于分区表，Flink 支持自动跟踪Hive表的最新分区。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write 注意事项 Flink目前不支持与Hiv
版本支持公告 DLI计算引擎版本生命周期 Flink 1.15版本说明 Flink 1.12版本说明 Spark 3.3.1版本说明 Spark 3.1.1版本说明 Spark 2.4.5版本说明 Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本差异对比
说明 str1、str2 是 STRING 字符串。 如果输入参数为BIGINT、DOUBLE、DECIMAL或DATETIME类型，则会自动转换为STRING类型后参与运算，其他类型会返回报错。 返回值说明 返回ARRAY数组或STRING的值。 返回ARRAY类型。如果任一输
"pay_time" 16) "2021-03-24 10:02:03" 常见问题 Q：当data-type为set时，最终结果数据相比输入数据个数少了是什么原因？ A：这是因为输入数据中有重复数据，导致在Redis的set中会进行排重，因此个数变少了。 Q：如果Flink作业的日志中有如下报错信息，应该怎么解决？
根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka或ecs的地址-->
Strings 依赖的系统资源模块名，具体模块名可通过查询组内资源包（废弃）接口查看。 DLI系统提供了用于执行跨源作业的依赖模块，各个不同的服务对应的模块列表如下： CloudTable/MRS HBase: sys.datasource.hbase CloudTable/MRS OpenTSDB:
欠费影响（适用于按需计费模式） 图4描述了按需计费的DLI资源各个阶段的状态。购买后，在计费周期内资源正常运行，此阶段为有效期；当您的账号因按需资源自动扣费导致欠费后，账号将变成欠费状态，资源将陆续进入宽限期和保留期。 图4 按需计费的DLI资源生命周期 欠费预警 系统会在每个计费周期后的
与其他云服务的关系 与对象存储服务（OBS）的关系 对象存储服务（Object Storage Service）作为DLI的数据来源及数据存储，与DLI配合一起使用，关系有如下四种。 数据来源：使用DLI服务提供API，将OBS对应路径的数据导入到DLI。 具体API请参考《导入数据》。
String 设置和传入任意的Kafka原生配置文件。 注意： “properties.”中的后缀名必须是Apache Kafka中的配置键。 例如关闭自动创建topic：'properties.allow.auto.create.topics' = 'false'。 存在一些配置不支持配置，如'key
Task重算，引起Spark作业和SQL作业内部自动重试，当作业重试超过限制会导致作业执行失败，需用户重新执行作业。 DLI队列类型 DLI分为三种队列类型： default队列、SQL队列、通用队列，您可以根据业务场景和作业特性选择最合适的队列类型。 default队列： DLI服务预置的队列，所有用户共享。
根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka或ecs的地址 >
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