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队列 5分钟 flink_read_records_per_second Flink作业数据输入速率 展示用户Flink作业的数据输入速率，供监控和调试使用。 ≥0 Flink作业 10秒钟 flink_write_records_per_second Flink作业数据输出速率
创建DLI跨源访问 CSS的关联表。 1 2 3 4 5 sparkSession.sql( "create table css_table(id long, name string) using css options( 'es.nodes'='to-css-1174404953-hDTx3UPK
(parquet文件或者log文件)，减轻存储压力，提升list操作效率。 如何执行Clean 写完数据后clean Spark SQL（设置如下参数，随后执行任意写入SQL时，在满足条件时触发） hoodie.clean.automatic=true hoodie.cleaner.commits.retained=10
图2 选择连接器类型 选择“云数据库 MySQL”后单击“下一步”，配置云数据库 MySQL连接的参数。 单击“显示高级属性”可查看更多可选参数，具体请参见配置云数据库MySQL/MySQL数据库连接。这里保持默认，必填参数如表1所示。 表1 MySQL连接参数 参数名 说明 取值样例
ming/flink-jobs/{job_id} dli:jobs:update √ × 删除flink作业 DELETE /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/{job_id} dli:jobs:delete √ × 批量运行flink作业 POST
使用DLI提交Spark Jar作业 OBS 2.0支持 DLI Flink作业 DLI Flink作业专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景，支持与多种云服务跨源连通，形成丰富的流生态圈。适用于实时监控、在线分析等场景。 · Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的
功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 支持Flink流作业 DLI上线Flink流作业，完全兼容Apache Flink和Spark API，即时执行Stream SQL或自定义作业，提供实时处理流式大数据的全栈能力。 商用 Flink作业管理概述 2019年10月 序号 功能名称
1（EOM）、Spark 2.4.5（EOM）、Spark 2.3（EOS） DLI支持的Flink版本：Flink Jar 1.15、Flink 1.12（EOM）、Flink 1.10（EOS）、Flink 1.7（EOS） 管理作业 DLI配置SparkUI只展示最新的100条作业信息。
运行失败。 user RDS数据库用户名。 password RDS数据库用户名对应密码。 driver jdbc驱动类名，访问MySQL集群请填写："com.mysql.jdbc.Driver"，访问PostGre集群请填写："org.postgresql.Driver"。 partitionColumn
inline=false hoodie.compact.inline.max.delta.commits=5 // 默认值为5，根据业务场景指定 随后执行任意写入SQL时，在满足条件后（同一个file slice下存在5个 delta log文件），会触发compaction。 Spark SQL（设置如下参数，手动触发1次）
entries为准，提交该批次的数据。 es.nodes.wan.only 是否仅通过域名访问es节点，默认为false。使用经典型跨源的连接地址作为es.nodes时，该参数需要配置为true；使用css服务提供的原始内网IP地址作为es.nodes时，不需要填写该参数或者配置为false。 es.mapping
具体操作请参考使用DEW管理数据源访问凭证。 使用DEW管理数据源访问凭证时，您还需要创建DLI云服务委托授予DLI访问其他服务（DEW）读取访问凭证。 SQL作业、Flink 1.12版本的跨源访问场景，使用DLI提供的“跨源认证”管理数据源的访问凭证，具体操作请参考使用DLI的跨源认证管理数据源访问凭证。
keformation/* DLI Flink OpenSource SQL 示例1：委托的方式对接Lakeformation 创建Flink OpenSource SQL作业并配置如下参数： 参数 说明 配置示例 Flink版本 Flink 1.15及以上版本支持对接LakeFormation。
SQL作业。 Flink Jar作业：允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更大的灵活性和自定义能力。 适合需要自定义函数、UDF（用户定义函数）或特定库集成的复杂数据处理场景。可以利用Flink的生态系统，实现高级流处理逻辑和状态管理。详细操作请参考创建Flink Jar作业。
Spark如何将数据写入到DLI表中 使用Spark将数据写入到DLI表中，主要设置如下参数： fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下： import logging from operator
加到弹性资源池。还可以在队列管理页面分配队列至弹性资源池。 弹性资源池Flink版本只支持1.10及其以上版本，如果准备分配到弹性资源池的作业使用Flink1.7版本可能会出现兼容性问题，需要提前做好Flink版本适配。 约束与限制 弹性资源池和队列均是可用状态。 队列是按需专属队列。
因涉及数据的连续处理和更新，如果使用insert overwrite语法可能存在数据丢失风险。 "自读自写"是指在处理数据时能够读取数据，同时根据读取的数据生成新的数据或对数据进行修改。 使用Hive和Datasource（除Hudi外）表在执行数据修改类命令（例如insert into，load
仅有运行在弹性资源池队列上的Flink 1.15和Spark3.3.1作业支持指定委托。 作业指定委托后，授予委托的权限要谨慎修改，委托权限变动可能会影响作业的正常运行。 Flink Jar作业指定委托 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 选择待编辑的Flink Jar作业，单击操作列的“编辑”。
tableIndentifier 需要执行INSERT命令的Hudi表的名称。 select query 查询语句。 注意事项 写入模式：Hudi对于设置了主键的表支持三种写入模式，用户可以设置参数hoodie.sql.insert.mode来指定Insert模式，默认为upsert。 hoodie
hadoop.hoodie.compact.inline=true” 写入操作配置 表1 写入操作重要配置项 参数 描述 默认值 hoodie.datasource.write.table.name 指定写入的hudi表名。 无 hoodie.datasource.write.operation
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