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从checkpoint恢复的常见场景 场景 是否支持恢复 说明 调整或者增加并行数 不支持 该操作修改了作业的并行数，即修改了作业的运行逻辑。 修改Flink SQL语句、Flink Jar作业等操作 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算，当前需要恢复的状态将算
DLI的作业日志 在创建DLI作业时，可以在作业编辑页面，通过保存作业日志功能，将作业运行时的日志信息保存到OBS。 查询作业日志信息，参考查看DLI SQL日志。 作业日志为日常的服务运维提供了重要保障，包括跟踪资源使用情况、检测作业运行安全性、追踪资源消耗、检测错误等。 父主题： 安全
Spark作业相关 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化，参考队列相关完成队列创建等操作。 提交批处理作业 DLI提供执行批处理作业的接口。您可以使用该接口执行批处理作业。示例代码如下： 1
企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对DLI服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。 了解DLI SQL常用操作与系统策略的授权关系，请参考常用操作与系统权限关系。 表1 DLI系统权限 系统角色/策略名称 描述 类别 依赖关系 DLI FullAccess
datasource.hbase CloudTable/MRS OpenTSDB: sys.datasource.opentsdb RDS MySQL: sys.datasource.rds RDS PostGre: 不需要选 DWS: 不需要选 CSS: sys.datasource.css
图4 Flink Jar作业指定委托 Flink OpenSource SQL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 OpenSource SQL作业，单击操作列的“编辑”。 在作业配置区域配置委托信息： 在“运行参数”页签，确保所选的Flink版本为1
使用DLI Flink完成电商业务实时数据的分析处理。 配置DBeaver连接DLI进行数据查询和分析 介绍DBeaver连接DLI并提交SQL查询的操作步骤。 配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 介绍使用DBT提交DLI作业的操作步骤。 配置YongHong BI连接DLI进行数据查询和分析
x版本的执行方式，您可以通过将 spark.sql.legacy.respectNullabilityInTextDatasetConversion设置为true来实现。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响。 示例代码： 执行sql： spark.read.schema(StructType(
按需计费 当您的账号因按需DLI资源自动扣费导致欠费后，账号将变成欠费状态。欠费后，资源进入宽限期，不能在DLI服务中提交作业，包括SQL作业，Spark作业和Flink作业。 如果您在宽限期内仍未支付欠款，那么就会进入保留期，资源状态变为“已冻结”，您将无法对处于保留期的按需计费资源执行任何操作。
配置Flink版本，选择最新的Flink版本，推荐使用Flink 1.15。 Flink 1.15版本语法请参考Flink OpenSource SQL1.15版本使用说明。 公告发布日期：2023年7月6日 父主题： 产品公告
个Flink环境。通过将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突：
{endpoint}信息请从地区和终端节点获取。 Body： { "queue_name": "queue1", "queue_type": "sql", "description": "test", "cu_count": 16, "enterprise_project_id":
jar flink-sql-avro-1.12.2-ei-313001-dli-2022011002.jar luxor-fs3-2.0.0-20220405.072025-195.jar deeplearning4j-nlp-0.9.1.jar flink-sql-avro-confluent-registry-1
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 功能描述 阶段 相关文档
datasource.hbase CloudTable/MRS OpenTSDB: sys.datasource.opentsdb RDS MySQL: sys.datasource.rds RDS PostGre: 不需要选 DWS: 不需要选 CSS: sys.datasource.css
建议对流批业务实施资源池的精细化管理，将Flink实时流类型的作业与SQL批处理类型的作业分别置于独立的弹性资源池中。 优势在于：Flink实时流任务具有常驻运行的特质，确保其稳定运行而不会强制缩容，进而避免任务中断和系统不稳定。 而SQL批处理类型的作业在独立的资源池中能够更加灵活地进行扩缩容，显著提升扩缩容的成功率和操作效率。
{endpoint}信息请从地区和终端节点获取。 Body： { "queue_name": "queue1", "queue_type": "sql", "description": "test", "cu_count": 16, "enterprise_project_id":
API接口返回的中文字符为乱码，如何解决？ 当API接口返回的中文字符出现乱码时，通常是因为字符编码格式不匹配。 DLI接口返回的结果编码格式为“UTF-8”，在调用接口获取返回结果时需要对返回的信息编码转换为“UTF-8”。 例如，参考如下实现对返回的response.cont
个Flink环境。通过将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突：
Spark参数value支持全局变量替换。例如，在“全局配置”>“全局变量”中新增全局变量key为custom_class，可以使用"spark.sql.catalog"={{custom_class}}，在提交作业之后进行变量替换。 说明： Spark作业不支持自定义设置jvm垃圾回收算法。
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