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enterprise_project_id 否 String 企业项目ID，“0”表示default，即默认的企业项目。关于如何设置企业项目请参考《企业管理用户指南》。 说明： 开通了企业管理服务的用户可设置该参数绑定指定的项目。 tags 否 Array of Objects 数据库的标签。具体请参考表3。
创建Redis表作为维表用于与输入流连接，从而生成相应的宽表。 前提条件 要建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接
在“程序包管理”页面，单击程序包“操作 ”列中的“更多 > 修改所有者”。 如果该程序包进行过分组设置，选择“组”或者“程序包”进行修改。 图1 修改程序包所有者 如果该程序包没有进行过分组设置，则可以参考下图，直接修改该程序包的所有者。 图2 程序包管理-修改程序包所有者 表1 参数说明
predicate on partitioned table `777dd`.`test_delta_parts1` 解决方案：在console页面设置中添加参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled值为false。
Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 操作场景 DLI将Flink作业的输出数据写入到Mysql或DWS时，需要在connector中设置账号、密码等属性。但是账号密码等信息属于高度敏感数据，需要做加密处理，以保障用户的数据隐私安全。 数据加密服务（Data Encryption
获取Spark作业委托临时凭证用于访问其他云服务 功能描述 DLI提供了一个通用接口，可用于获取用户在启动Spark作业时设置的委托的临时凭证。该接口将获取到的该作业委托的临时凭证封装到com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials类中。
获取Flink作业委托临时凭证用于访问其他云服务 功能描述 DLI提供了一个通用接口，可用于获取用户在启动Flink作业时设置的委托的临时凭证。该接口将获取到的该作业委托的临时凭证封装到com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials类中。
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
Hudi存储结构 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 在DLI环境，Hudi表的数据文件存储在OBS上，因此可以通过查看OBS文件检查。 如下，展示了Hudi 多级分区COW表存储结构的示意。 hudi_table ├── .hoodie
- interval '3' year - interval '5' month 2-7 时区转换 运算符：AT TIME ZONE，用于设置一个时间戳的时区。 SELECT timestamp '2012-10-31 01:00 UTC';-- 2012-10-31 01:00:00
s”。 Elasticsearch服务器列表 单击输入框旁边的“选择”按钮，选择当前CSS集群即可自动关联出来Elasticsearch服务器列表。 安全模式认证 如果所需连接的CSS集群在创建时开启了“安全模式”，该参数需设置为“是”，否则设置为“否”。 本示例选择为“否”。 图2
7或8.0.x。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接
024 分区表桶数 = 单分区数据量大小(G)/2G，再后向上取整，最小设置1个桶 需要使用的是表的总数据大小，而不是压缩以后的文件大小 桶的设置以偶数最佳，非分区表最小桶数请设置4个，分区表最小桶数请设置1个。 父主题： Bucket调优示例
SparkDataSource（option里设置如下参数，写数据时触发） hoodie.clean.automatic=true hoodie.cleaner.commits.retained=10 // 默认值为10，根据业务场景指定 Flink（with属性里设置如下参数，写数据时触发） clean
添加Python包后，找不到指定的Python环境 添加Python3包后，找不到指定的Python环境。 可以通过在conf文件中，设置spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=python3，指定计算集群环境为Python3环境。 目前，新
用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。 解决方案 在SQL语句中添加如下参数： connector.properties.flink.partition-discovery
String 指定要使用的格式，这里应该是 'orc'。 Orc 格式也支持来源于 Table properties 的表属性。 举个例子，您可以设置 orc.compress=SNAPPY 来允许spappy压缩。 数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了
using json options(path 'obs://....') using json：指定使用 JSON 格式。 options：用于设置表的选项。 path：指定OBS中JSON文件的路径。 父主题： SQL作业开发类
project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 queue_name 是 String 需要设置定时扩缩计划的队列名称，名称只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，且不能以下划线开头。名称长度为1~128个字符。 请求消息 表2
由于Optimize是一项耗时的活动，因此需要根据更好的最终用户查询性能与优化计算时间之间的权衡来确定运行Optimized的频率。 分区表优化需要设置参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled为false。
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