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使用DLI提交Spark作业 创建Spark作业 设置Spark作业优先级 查询Spark作业日志 管理Spark作业 管理Spark作业模板
创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，
Flink作业所需要使用的桶授权信息如下，其中domainId和userId分别为DLI的账号和子账号，bucketName为用户桶名，timeStamp为策略创建时的时间戳。 { "Statement": [ { "Effect": "Allow",
管理Flink作业 查看Flink作业详情 设置Flink作业优先级 开启Flink作业动态扩缩容 查询Flink作业日志 Flink作业常用操作 父主题： 使用DLI提交Flink作业
使用DLI提交SQL作业 创建并提交SQL作业 导出SQL作业结果 配置SQL防御规则 设置SQL作业优先级 查询SQL作业日志 管理SQL作业 创建并管理SQL作业模板
on Hudi开发规范 SparkSQL建表参数规范 Spark增量读取Hudi参数规范 Spark异步任务执行表compaction参数设置规范 Spark表数据维护规范 父主题： DLI Hudi开发规范
际所需设置相应安全组规则。 若使用MRS HBase，请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。 详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。 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
dependencies.jar。 连接信息： 表1 连接信息 类别 说明 获取方式 DLI AKSK AK/SK认证就是使用AK/SK对请求进行签名，从而通过身份认证。 获取AK/SK DLI Endpoint地址 地区与终端节点，即云服务在不同Region有不同的访问域名。 获取EndPoint
storage_path 指定目录的完整FS绝对路径 space_consumed 返回文件/目录在集群中占用的实际空间，即它考虑了为集群设置的复制因子 quota 名称配额（名称配额是对当前目录树中的文件和目录名称数量的硬性限制） space_quota 空间配额（空间配额是对
多版本备份恢复数据 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据 父主题： 表相关
创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 语法格式 create table dataGenSource( attr_name attr_type
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。 使用HDFS时需要绑定相应的跨源，并填写相应的主机信息。 使用hdfs
Flink作业咨询类 如何给子用户授权查看Flink作业？ Flink作业怎样设置“异常自动重启”？ Flink作业如何保存作业日志？ Flink作业管理界面对用户进行授权时提示用户不存在怎么办？ 手动停止了Flink作业，再次启动时怎样从指定Checkpoint恢复？ DLI使
ink Jar写入数据到OBS开发指南。 Flink 1.15 Jar 程序，采用反向类加载机制（child-first），可通过优化参数设置某些依赖包由父类加载器加载：parent.first.classloader.jars=test1.jar,test2.jar Flink
数学函数和运算符 Bitwise函数 十进制函数和操作符 字符串函数和运算符 正则表达式函数 二进制函数和运算符 Json函数和运算符 日期、时间函数及运算符 聚合函数 窗口函数 数组函数和运算符 Map函数和运算符 URL函数 UUID函数 Color 函数 Teradata函数 Data
转换过程会收集统计信息，以提升转换后的 Delta 表的查询性能。 如果提供表名，则元存储也将更新，以反映该表现在是 Delta 表。 注意事项 分区表转换需要设置参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled为false。
UpsertKafka 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka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
HiveCatalog有两个用途：作为原生Flink元数据的持久化存储，以及作为读写现有Hive元数据的接口。 Flink 的Hive 文档提供了有关设置 HiveCatalog以及访问现有 Hive 元数据的详细信息。详情参考：Apache Flink Hive Catalog HiveC
多IO。 batch.size.entries 单次batch插入entry的条数上限，默认为1000。如果单条数据非常大，在bulk存储设置的数据条数前提前到达了单次batch的总数据量上限，则停止存储数据，以batch.size.bytes为准，提交该批次的数据。 batch
管理弹性资源池 查看弹性资源池的基本信息 弹性资源池权限管理 弹性资源池关联队列 弹性资源池CU设置 弹性资源池规格变更 弹性资源池标签管理 调整弹性资源池中队列的扩缩容策略 查看弹性资源池扩缩容历史 分配弹性资源池至项目 父主题： 创建弹性资源池和队列
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