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表1 Spark 3.3.1版本优势 特性 说明 Native性能加速 Spark查询语句性能提升。 元数据访问性能提升 提升Spark在处理大数据时的元数据访问性能，提高数据处理流程效率。
使用root用户ssh登录任意一个MRS主机节点。具体请参考登录MRS集群节点。 执行以下命令获取MRS对应主机节点的hosts信息，复制保存。 cat /etc/hosts 例如，查询结果参考如下，将内容复制保存，以备后续步骤使用。
图1 创建生命周期规则 示例 在DLI数据多版本中，通过配置回收站加速删除过期的备份数据，数据回收到OBS的/.Trash目录下。
“1”表示急加速，“0”表示非急加速 isRapidlySlowdown int 急减速 isNeutralSlide int 空挡滑行 isNeutralSlideFinished int 空挡滑行结束 neutralSlideTime bigint 空挡滑行时长 isOverspeed
- 使用本地API 使用数据库本地API加速（系统会尝试启用MySQL数据库的local_infile系统变量）。 是 使用Agent Agent功能待下线，无需配置。 - local_infile字符集 MySQL通过local_infile导入数据时，可配置编码格式。
表1 Spark 3.3.1版本优势 特性 说明 Native性能加速 Spark查询语句性能提升。 元数据访问性能提升 提升Spark在处理大数据时的元数据访问性能，提高数据处理流程效率。
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DLI对接LakeFormation 操作场景 LakeFormation是企业级一站式湖仓构建服务，提供元数据统一管理能力，支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务，便捷高效地构建数据湖和运营相关业务，加速释放业务数据价值。
DLI表相较于OBS表提供了更多权限控制和缓存加速的功能，性能相较于外表性能更好，但是会收取存储费用。 父主题： DLI产品咨询类
分区扫描功能介绍 为了加速Source任务实例中的数据读取，Flink为JDBC表提供了分区扫描功能。以下参数定义了从多个任务并行读取时如何对表进行分区。 scan.partition.column：用于对输入进行分区的列名，该列的数据类型必须是数字，日期或时间戳。
开启微批模式，避免状态频繁操作 配置参数： table.exec.mini-batch.enabled=true table.exec.mini-batch.allow-latency=xx table.exec.mini-batch.size=xx 使用超高IO本地盘规格机型，加速磁盘操作
分区扫描功能介绍 为了加速Source任务实例中的数据读取，Flink为JDBC表提供了分区扫描功能。以下参数定义了从多个任务并行读取时如何对表进行分区。 scan.partition.column：用于对输入进行分区的列名，该列的数据类型必须是数字，日期或时间戳。
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