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Flink作业怎样设置“异常自动重启”？ 场景概述 DLI Flink作业具有高可用保障能力，通过设置“异常自动重启”功能，可在周边服务短时故障恢复后自动重启。 操作步骤 登录DLI控制台，选择“作业管理”>“Flink作业”。 在Flink作业编辑页面，勾选“异常自动重启”。例如，图1所示。
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
语法格式 1 2 SHOW PARTITIONS [db_name.]table_name [PARTITION partition_specs]; 关键字 PARTITIONS：表中的分区。 PARTITION：分区。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Da
语法格式 1 2 SHOW PARTITIONS [db_name.]table_name [PARTITION partition_specs]; 关键字 PARTITIONS：表中的分区。 PARTITION：分区。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Da
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
shared_cluster：共享 exclusive_cluster：独享 edge_node：边缘节点 job_config 否 Object 作业配置。 “show_detail”为“false”时独有。具体参数说明请参见表6。 main_class 否 String jar包主类。“s
cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId
shared_cluster：共享 exclusive_cluster：独享 edge_node：边缘节点 job_config 否 Object 作业配置, 具体参数说明请参见表4。 main_class 否 String jar包主类。例如，org.apache.spark.examples
和分组操作中可以被重写的操作。对于流式查询，该操作在 join 和分组操作中被重写。根据输入行的数量计算查询结果所需的状态可能会无限增长。 请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止状态过大。 value IN (sub-query) BOOLEAN 如果 value 等于子查询结果集中的一行则返回 TRUE。
"ip":"192.168.0.1", "name":"ecs-97f8-0001" }, { "ip":"192.168.0.2", "name":"ecs-97f8-0002" } ] } 响应示例 { "is_success":
thon程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DL
non_equi_join_condition number partition_col_name partition_col_value partition_specs property_name property_value regex_expression result_expression select_statement
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
output_format_classname partition_col_name partition_col_value partition_specs property_name property_value regex_expression result_expression row_format
SERDEPROPERTIES：Serde属性。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 obs_path OBS存储路径。 注意事项 该命令的主要应用场景是针对分区表，如当手动在OBS上面添加分区目录时，再通过上
https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。 响应示例如下，例如DLI服务部署的区域为“cn-north-4”，相应消息体中查找“name”为“cn-north-4”，其中projects下的“id”即为项目ID。 {
SERDEPROPERTIES：Serde属性。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 table_name 表名称。 partition_specs 分区字段。 obs_path OBS存储路径。 注意事项 该命令的主要应用场景是针对分区表，如当手动在OBS上面添加分区目录时，再通过上
导出DLI表数据至OBS中 支持将数据从DLI表中导出到OBS服务中，导出操作将在OBS服务新建文件夹，或覆盖已有文件夹中的内容。 注意事项 支持导出json格式的文件，且文本格式仅支持UTF-8。 只支持将DLI表（表类型为“Managed”）中的数据导出到OBS桶中，且导出的路径必须指定到文件夹级别。
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