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“properties.”后的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties." 前缀，并将转换后的键名以及值传入KafkaClient。 例如：您可以通过 'properties.allow.auto.create.topics' =
DLI Flink作业专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景，支持与多种云服务跨源连通，形成丰富的流生态圈。适用于实时监控、在线分析等场景。 · Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（connectors）和丰富的API，便于快速与其他数据系统的集成。
已经预先支付了资源费用，因此在账户出现欠费的情况下，已有的包年/包月资源仍可正常使用。然而，对于涉及费用的操作，如新购资源、弹性资源池规格变更、续费订单等，用户将无法正常进行。 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
约束限制 服务授权需要主账号或者用户组admin中的子账号进行操作。 DLI服务授权需要区分项目，请在每个需要新委托的项目分别执行更新委托操作，即切换至对应项目后，再按照本节的操作更新委托权限。 更新DLI委托权限（dli_management_agency） 在DLI控制台左侧导航栏中单击“全局配置
non-strict模式，对主键表采用insert处理。 upsert模式，对于主键表的重复值进行更新操作。 在提交Spark SQL作业时，用户可以在设置中配置以下参数，切换bulk insert作为Insert语句的写入方式。 hoodie.sql.bulk.insert.enable = true hoodie
REVOKE_PRIVILEGE：权限回收 SHOW_PRIVILEGES：查看其它用户具备的权限 RESTART：重启队列 SCALE_QUEUE：规格变更 说明： 若需更新的权限列表为空，则表示回收用户在该队列的所有权限。 响应消息 表3 响应参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success
”队列管理”。在队列管理的界面筛选并选中需要查询的队列，随后点击窗口底部的窗格，展开隐藏的队列详情页面，在支持版本即可查看可用的计算引擎版本。对于SQL队列，无法切换版本，查看默认版本即可判断当前使用的计算引擎版本。 父主题： Hudi表概述
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 创建Flink OpenSource
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。
但不能回收该队列所有者的权限。 查看其他用户具备的权限：当前用户可查看其他用户具备的该队列的权限。 重启队列权限：重启此队列的权限。 规格变更：修改队列规格的权限。 为已有权限的用户赋予权限或回收权限。 在对应队列“权限信息”区域的用户列表中，选择需要修改权限的用户，在“操作”列单击“权限设置”。
方法复制资源名称。 图1 查找资源名称 根据资源ID在云服务的控制台查找资源并删除。 在控制台中选择“大数据 > 数据湖探索 DLI”，并切换选择资源所在区域。 选择“资源管理 > 队列管理”或“资源管理 > 弹性资源池”。 在搜索框中输入资源名称，单击图标即可查找到该资源。 图2
duration Long 作业运行时长，单位毫秒。 status String 此作业的当前状态，包含运行中（RUNNING）、规格变更中（SCALING）、提交中（LAUNCHING）、已完成（FINISHED）、已失败（FAILED）、已取消（CANCELLED）。 input_row_count
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集
li_management_agency的委托信息。 步骤1：开发Jar包并上传数据至OBS DLI控制台不提供Jar包的开发能力，您需要在线下完成Jar包的开发。Jar包的开发样例请参考Flink Jar开发基础样例。 参考Flink作业样例代码开发Flink Jar作业程序，
Upsert Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。
通常用于结构化数据的查询和分析。 Flink作业 Flink作业专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景。适用于实时监控、在线分析等场景。 Flink OpenSource作业：提交作业时可以使用DLI提供的标准的连接器（connectors）和丰富的API，快速与其他数据系统的集成。
使用default创建DataSource表时引擎版本不低于Spark 3.3.1，如果引擎版本低于Spark 3.3.1则会提示上述错误信息，此时请切换使用Hive语法创建表。详细操作请参考使用Hive语法创建DLI表。 使用Spark 3.3.1执行jar作业报错 "xxx don`t support
"v1"为V1表；"v2"则为V2表。 如需修改V1表为V2表请提交工单联系客户支持获取操作帮助。 升级示例 升级Spark引擎和修改数据表时，如新建队列时切换了计算资源类型可能会导致计费资源的费用变化。 如果原队列使用的是弹性资源池类型的计算资源，那么新建队列不涉及计算资源的费用变化。 如果原队
Flink Jar作业是否支持上传配置文件，要如何操作？ Flink Jar作业上传配置文件操作流程 自定义(JAR)作业支持上传配置文件。 将配置文件通过程序包管理上传到DLI； 在Flink jar作业的其他依赖文件参数中，选择创建的DLI程序包； 在代码中通过ClassName
ClickHouse 功能描述 DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中，表类型仅支持结果表。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级
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