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-keystore transport-keystore.jks 使用keytool工具生成keystore和truststore文件后，可以在文件夹中看到transport-keystore.jks文件，使用如下命令验证keystore文件和证书信息。 keytool -list
无。 工作流调度 DataArts Studio-DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，
作。 覆盖指定路径：在指定目录下新建文件，会删除已有文件。 表头:无/有 设置导出数据是否含表头。 单击“确定”即可导出数据。 （可选）您可以在“作业管理”>“SQL作业”页面查看导出作业的“状态”、“执行语句”等信息。 在“作业类型”中选择“EXPORT”，输入导出数据的时间段，即可查询出对应条件下的作业列表。
aggregate | true | (2 rows) --如果匹配字符串中有字符与通配符冲突，可以指定转义字符来标识，示例为查询default这个schema下，table_name前缀为＂t_＂ 的所有table，转义字符为＂\＂: SHOW
Managers”，单击对应的任务名称，选择“Stdout”查看作业运行日志。 方法二：若在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“O
Managers”，单击对应的任务名称，选择“Stdout”查看作业运行日志。 方法二：如果在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“O
虚拟私有云：选择Kafka的虚拟私有云。 子网：选择Kafka的子网。 其他参数可以根据需要选择配置。 参数配置完成后，单击“确定”完成增强型跨源配置。单击创建的跨源连接名称，查看跨源连接的连接状态，等待连接状态为“已激活”后可以进行后续步骤。 单击“队列管理”，选择操作的队列，本示例为步骤1：
默认值为5，根据业务场景指定 推荐方案 Spark/Flink流任务仅执行Schedule，然后另起一个Spark SQL任务定时仅执行Run。 Spark批任务可以直接同时执行Schedule + Run。 为了保证入湖的最高效率，推荐使用同步产生compaction调度计划，异步执行compaction调度计划。
在队列“权限设置”对话框中，对当前用户具备的权限进行修改。详细权限描述如表1所示。 当“权限设置”中的选项为灰色时，表示您不具备修改此队列权限的权限。可以向管理员用户、队列所有者等具有赋权权限的用户申请“队列的赋权”和“队列权限的回收”权限。 图2 队列权限设置 单击“确定”完成权限设置。 回收某用户具备的所有权限。
请谨慎操作。 步骤2：在LakeFormation管理控制台创建Catalog 数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据库。您可以在LakeFormation中创建并管理多个Catalog，用于不同外部集群的元数据隔离。 登录LakeFormation管理控制台。
])，concat(string <str1>, string <str2>[,...]) ARRAY或STRING 连接多个字符串，合并为一个字符串，可以接受任意数量的输入字符串。 concat_ws concat_ws(string <separator>, string <str1>, string
x：不支持支持datasourcev1表。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，建议在Spark2.4.5版本整改到v2表后再升级Spark3.3.1，具体操作指导可以参考DLI datasourceV1表和datasourceV2表的中的示例。 默认情况下空的input split不创建partition
读取过程中，redis集群中的CPU使用率还有提升空间，可以调大该参数。 iterator.grouping.size 每批次插入的数据记录数，默认为100。如果在插入过程中，redis集群中的CPU使用率还有提升空间，可以调大该参数。 timeout 连接redis的超时时间，单位ms，默认值2000（2秒超时）。
CDC Raw 前提条件 确保已创建Kafka集群。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与kafka集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 系统响应 Table创建成功，创建的Hudi表可以进入DLI控制台，在左侧菜单栏选择”数据管理”->”库表管理”，随后筛选数据库并点击名称，进入表列表查询。 父主题： Hudi DDL语法说明
容到内存，然后广播到各个taskmanager，这种方式适合那种需要提前加载的少量变量。 方案二：在open里面初始化算子的时候加载文件，可以使用相对路径/绝对路径的方式 以kafka sink为例：需要加载两个文件（userData/kafka-sink.conf，userData/client
Managers”，单击对应的任务名称，选择“Stdout”查看作业运行日志。 方法二：若在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“O
建批处理作业》。 创建Spark作业完成后，在控制台单击右上角“执行”提交作业，页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功，可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys
flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Metaspace_Max JobManager MetaSpace内存池中可以使用的最大内存量 flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Direct_Count JobManager direct缓冲池中的缓冲区数
方法一："更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方法二：若在提交运行作业前选择了保存日志，则可以从日志的taskmanager.out文件中查看。 +I(111,scooter,Big 2-wheel scooter,5.15) 父主题：
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