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按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果： 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“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager
的一个或多个文件或者文件夹拖拽到对象存储的对象列表或者并行文件系统的对象列表中；同时您也可以将文件或文件夹拖拽到指定的目录上，这样可以上传到指定的目录中。 单击Best_Practice_01.zip获取本示例的测试数据，将“Best_Practice_01.zip”压缩包解压。后续操作说明如下：
写时复制表也简称COW表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。
FileSytem结果表 功能描述 FileSystem结果表用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。数据生成后，可直接对生成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
测试的结果，被定义为所有查询执行时间平均值的倒数，公式如下： 业务场景 用户可以通过DLI内置的TPC-H测试套件进行简单高效的交互式查询，无需用户上传数据，即可以体验DLI的核心功能。 DLI内置TPC-H的优势 用户只需要登录DLI，完成授予权限，即可操作SQL语句，无需用户自己创建表和导入数据。 预置22条TPC-H
Notebook相关操作请参考JupyterLab简介及常用操作。 Notebook中的数据上传请参考上传文件至JupyterLab。 Notebook中的数据下载请参考下载JupyterLab文件到本地。 （可选）配置Notebook访问DLI元数据 在完成DLI和Notebook的
obs_path 是 数据文件所在的OBS存储路径，推荐使用OBS并行文件系统存储。 格式：obs://bucketName/tblPath bucketName即桶名称。 tblPath是目录名称。目录后不需要指定文件名。 当OBS的目录下文件夹与文件同名时，创建OBS表指向的路径会优先指向文件而非文件夹。
Plan一个一个去执行，一直到全部都执行完。 对于Merge-On-Read表，数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储，更新被记录到增量文件，然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟，因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。
Hudi Clean操作说明 什么是Clean Cleaning用于清理Hudi表不再需要的老版本数据文件 (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）
单击所建桶“dli-test-obs01”，进入“对象”页面。 选择左侧列表中的“对象”，选择“上传对象”，将需要上传的文件，例如“flink-examples.jar”上传到指定目录，单击“确定”。 本例文件上传成功后，路径为“obs://dli-test-obs01/flink-examples
导入数据的具体操作请参考上传对象。 迁移数据至DLI 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
前创建的数据文件。 VACUUM delta_table0; VACUUM delta_table0 RETAIN 168 HOURS;--单位只支持HOURS 优化Delta表 为了提高查询速度，Delta Lake支持优化数据在存储中的布局，这会将许多较小的文件压缩为较大的文件。
已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 Maven工程的pom.xml文件配置请参考JAVA样例代码（Flink 1.12）中“pom文件配置”说明。 确保本地编译环境可以正常访问公网。 约束与限制 需要在DLI控制台下“全局配置 > 服务授权”开启Tenant
Manager上，选择“系统 > 权限 > 用户”，单击“添加用户”，在添加用户页面分别配置如下参数。 用户名：自定义的用户名。当前示例输入为：hivetestusr。 用户类型：当前选择为“人机”。 密码和确认密码：输入当前用户名对应的密码。 用户组和主组：选择supergroup 角
提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《
如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 Spark jar 如何读取上传文件 添加Python包后，找不到指定的Python环境 为什么Spark jar 作业 一直处于“提交中”？ 父主题： Spark作业相类
称，本示例桶名为“dli-test-obs01”。 单击“上传对象”，将testdata.csv文件上传到OBS桶根目录下。 在OBS桶根目录下，单击“新建文件夹”，创建名为“warehousepath”的文件夹。该文件夹路径用来存储Spark创建表的元数据信息“spark.sql
file_path 格式 无。 说明 文件路径，该路径是OBS路径。 父主题： 标示符
COMPACTION 命令功能 压缩( compaction)用于在 MergeOnRead表将基于行的log日志文件转化为parquet列式数据文件，用于加快记录的查找。 命令格式 SCHEDULE COMPACTION on tableIdentifier |tablelocation;
Spark日志分割规则： 按大小分割：默认情况下，每个日志文件最大为128MB。 按时间分割：每过一小时自动创建新的日志文件。 前提条件 配置前，请先购买OBS桶或并行文件系统。大数据场景推荐使用并行文件系统，并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object
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