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请参见图3。 图3 选择数据源 左侧“表”栏中点击右键，刷新表，将列出所有数据库及数据库下面的数据表（这是添加数据源时，“表结构模式”没有配置时的情况），请参见图4。 图4 刷新数据表 在左侧“SQL语句”栏中执行表查询命令”select * from table_name“，点
版本主要的功能特性。 更多版本新特性请参考Release Notes - Spark 3.1.1。 表1 Spark 2.4.5版本优势 特性 说明 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。
<scope> provided </scope> </dependency> 或使用exclusions标签将其排除关联。 若使用到hdfs的配置文件，则需要将core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml 修改为mrs-core-site.xml、mrs-hdfs-site
参数类型 描述 job_id 是 Long Flink作业的ID。 savepoint_path 是 String Savepoint路径。 配置示例：obs://bucket-name/dir 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数名称 参数类型 说明 is_success
弹性资源池名称。 description 否 String 弹性资源池描述信息。 max_cu 否 Integer 配置的最大CU数。 min_cu 否 Integer 配置的最小CU数。 actual_cu 否 Integer 当前实际的CU数。 cidr_in_vpc 否 String
单击“标签”页签，显示当前作业的标签信息。 图1 管理作业标签 单击“添加/编辑标签”，弹出“添加/编辑标签”对话框。 在“添加/编辑标签”对话框中配置标签参数。 图2 添加标签 表1 标签配置参数 参数 参数说明 标签键 您可以选择： 在输入框的下拉列表中选择预定义标签键。 如果添加预定义标签，用户需要预先在
系统按超时取消处理。 用户可以通过dli.sql.job.timeout（单位是秒）参数配置超时时间。 DLI支撑本地测试Spark作业吗? DLI暂不支持本地测试Spark作业，您可以安装DLI Livy工具，通过Livy工具提供的交互式会话能力调测Spark作业。 推荐使用使用Livy提交Spark
增强型跨源连接类 增强型跨源连接绑定队列失败怎么办？ DLI增强型跨源连接DWS失败怎么办？ 创建跨源成功但测试网络连通性失败怎么办？ 怎样配置DLI队列与数据源的网络连通？ 为什么DLI增强型跨源连接要创建对等连接？ DLI创建跨源连接，绑定队列一直在创建中怎么办？ 新建跨源连接
为了避免数据丢失或者数据被覆盖，开启作业异常自动重启，需要配置为“从checkpoint恢复”。 checkpoint间隔设置需在输出文件实时性、文件大小和恢复时长之间进行权衡，比如10分钟。 使用HDFS时需要绑定相应的跨源，并填写相应的主机信息。 使用hdfs时，请配置主NameNode的所在节点信息。
part2='v2') select * from ... 在“数据湖探索管理控制台>SQL编辑器”页面，单击编辑窗口右上角“设置”，可配置参数。 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾
part2='v2') select * from ... 在“数据湖探索管理控制台>SQL编辑器”页面，单击编辑窗口右上角“设置”，可配置参数。 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾
Driver。 username 否 无 String 数据库认证用户名，需要和'password'一起配置。 password 否 无 String 数据库认证密码，需要和'username'一起配置。 connection.max-retry-timeout 否 60s Duration
connector版本需要不低于2.0.1，详细代码参考DISFlinkConnector相关依赖，如何配置connector，详细参考自定义Flink Streaming作业。 若读取DIS，且配置groupId，则需要提前在DIS的“App管理”中创建所需的App名称。 请勿将disToDis
中的open、run、close和cancel函数。实现完成后将该类编译打在jar中，通过sql编辑页的UDF Jar上传。 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <
为了避免数据丢失或者数据被覆盖，开启作业异常自动重启，需要配置为“从checkpoint恢复”。 checkpoint间隔设置需在输出文件实时性、文件大小和恢复时长之间进行权衡，比如10分钟。 使用HDFS时需要绑定相应的跨源，并填写相应的主机信息。 使用hdfs时，请配置主NameNode的所在节点信息。
枚举值： TRIGGER：触发 savepoint_path 是 String Savepoint路径。请确保在使用前完成桶的相关操作授权。 配置示例：obs://bucket-name/dir/savepoint/ 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数名称 参数类型
中的open、run、close和cancel函数。实现完成后将该类编译打在jar中，通过sql编辑页的UDF Jar上传。 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <
方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 语法格式 create table
当key-ttl-mode取值为no-ttl时，不需要配置此参数。 当key-ttl-mode取值为expire-msec时，需要配置为可以解析成Long型的字符串。例如5000，表示5000ms后key过期。 当key-ttl-mode取值为expire-at-date时，需要配置为Date类型字符串，例如
builder.appName("datasource-css").getOrCreate() 通过DataFrame API 访问 连接配置 1 2 resource = "/mytest" nodes = "to-css-1174404953-hDTx3UPK.datasource
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