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Cluster为用户自建的队列。 传参不能为JSON格式。 对应批处理作业提交提供两个接口： 异步 asyncSubmit，提交后直接返回，不等待 同步 submit，提交后会一直等待作业执行结束 删除批处理作业 DLI提供删除批处理作业的接口。您可以使用该接口删除批处理作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5
常见问题 Q：当data-type为set时，最终结果数据相比输入数据个数少了是什么原因？ A：这是因为输入数据中有重复数据，导致在Redis的set中会进行排重，因此个数变少了。 Q：若Flink作业的日志中有如下报错信息，应该怎么解决？ org.apache.flink.table
hoodie.bucket.index.num.buckets：Hudi表中每个分区划分桶的个数，每个分区内的数据通过Hash方式放入每个桶内。建表或第一次写入数据时设置后不能修改，否则更新数据会存在异常。 hoodie.bucket.index.hash.field：进行分桶时计算Hash
不配置表示动态导入整表数据，导入的数据需要包含分区列的数据； 如果导入时，配置所有分区信息，则表示导入数据到指定分区，导入的数据不能包含分区列的数据； 如果导入时，配置了部分分区信息，而导入的数据必须包含非指定的分区数据，不能包含指定的分区数据，否则数据导入后，非指定的数据分区字段列会存在null值等异常值。
userDefined结果表 功能描述 您可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入到指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类： 自定义sink类需要继承Flink开源类：RichSinkFunction，并指定数据类型为：Tuple2<Boolean, Row>。
String ak = System.getenv("xxx_SDK_AK");//访问密钥ID。 String sk = System.getenv("xxx_SDK_SK");//与访问密钥ID结合使用的密钥。 String regionName = "regionname";
使用DLI访问其他数据源的数据前，首先要通过建立增强型跨源连接打通DLI和数据源之间的网络，DLI才能够访问、导入、查询、分析其他数据源的数据。 例如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和对应数据源VPC之间的网络，才能实现数据互通。 本节操作介
orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 a为NULL，则返回NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表salary，并添加数据，命令示例如下： CREATE EXTERNAL
ak = System.getenv("xxx_SDK_AK")//访问密钥ID。 sk = System.getenv("xxx_SDK_SK")//与访问密钥ID结合使用的密钥。 dli_client = DliClient(auth_mode=auth_mode
原生数据类型 DLI支持原生数据类型，请参见表1。 表1 原生数据类型 数据类型 描述 存储空间 范围 OBS表支持情况 DLI表支持情况 INT 有符号整数 4字节 -2147483648～2147483647 是 是 STRING 字符串 - - 是 是 FLOAT 单精度浮点型
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。
LATEST,从最新的数据开始消费，此策略会忽略通道中已有数据 // EARLIEST,从最初的数据开始消费，此策略会获取通道中所有的有效数据 String offsetPolicy; // OBS文件输出路径，格式obs://bucket/path
常见问题 Q：当data-type为set时，最终结果数据相比输入数据个数少了是什么原因？ A：这是因为输入数据中有重复数据，导致在Redis的set中会进行排重，因此个数变少了。 Q：如果Flink作业的日志中有如下报错信息，应该怎么解决？ org.apache.flink.table
/opt/livy/repl_2.11-jars/livy-repl_2.11-0.7.2.0107.jar 修改DLI Livy工具配置文件。 编辑修改配置文件“ /opt/livy/conf/livy-client.conf”。 vi /opt/livy/conf/livy-client
在报错的Spark作业编辑页面，“依赖python文件”处选择已上传的egg程序包，重新运行Spark作业。 pyspark作业对接MySQL，需要创建跨源链接，打通DLI和RDS之间的网络。 通过管理控制台创建跨源连接请参考《数据湖探索用户指南》。 通过API创建跨源连接请参考《数据湖探索API参考》。 父主题：
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。
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。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka topic。表类型支持源表和结果表。 作为source，upsert-kafka
Catalog 简介 Catalog提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过TableEnvironment注册的UDF。 元数据也可以是持久化的，例如Hive
SQL作业使用咨询 如何合并小文件 DLI如何访问OBS桶中的数据 创建OBS表时怎样指定OBS路径 关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据如何创建表 count函数如何进行聚合 怎样将一个区域中的DLI表数据同步到另一个区域中？ SQL作业如何指定表的部分字段进行表数据的插入 SQL作业运行慢如何定位
设置普通队列的弹性扩缩容定时任务 弹性扩缩容定时任务使用场景 通常，用户业务繁忙的场景是有周期性的，在某个周期内，用户需要更多的计算资源来处理业务，过了这个周期，则不需要那么多资源。如果用户购买的队列规格比较小，在业务繁忙时会存在资源不足的情况；而如果购买的队列规格比较大，又可能会存在资源浪费的情况。
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