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"Task Managers" -> "Stdout"。 方法二：若在提交运行作业前选择了保存日志，则可以从日志的taskmanager.out文件中查看。 +I(47.29.201.179 - - [28/Feb/2019:13:17:10 +0000] "GET /?p=1 HTTP/2
字符。 resource_name 否 String 包名。名称只能包含数字字母，下划线，感叹号，中划线，点，但是不能以点开头，长度（包含文件后缀）不能超过128个字符。 修改组下的资源包拥有者，则该参数为必选参数。 “group_name”和“resource_name”可以单独使用，也可以组合使用。
的生命周期，适用于该表所有的分区。 生命周期设置后，DLI表和OBS表支持数据备份，OBS表的备份目录需要手工设置。且备份目录应选择在并行文件系统上，备份目录必须和原表目录在同一个桶上，备份目录不能与原表相同目录或者子目录同名。 语法格式 DataSource语法创建DLI表 CREATE
类别 适用引擎 支持的动作 取值说明 系统默认创建规则 SQL语句示例 dynamic_0001 Scan files number 扫描文件数的限制。 dynamic spark HetuEngine 提示 拦截 取值范围：1-2000000 默认值：200000 是 NA dynamic_0002
请求格式正确，但是由于含有语义错误，无法响应。 429 TooManyRequests 表明请求超出了客户端访问频率的限制或者服务端接收到多于它能处理的请求。建议客户端读取相应的Retry-After首部，然后等待该首部指出的时间后再重试。 500 InternalServerError 系统异常，表明服务端
描述，确认该算子具体功能，以进行下一步优化。 所有算子反压都正常（绿色），但存在数据堆积 该场景说明性能瓶颈点在Source，主要是受数据读取速度影响，此时可以通过增加Kafka分区数并增加source并发解决。 作业一个算子反压高（红色），而其后续的多个并行算子都不存在反压（绿色）
@Override public void close() throws Exception {} } 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <ar
lpad(binary, size, padbinary) → varbinary 左填充二进制以使用padbinary调整字节大小。如果size小于二进制文件的长度，则结果将被截断为size个字符。size不能为负，并且padbinary不能为空。 select lpad(x'15245F', 11
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 with参数中字段只能使用单引号，不能使用双引号。
OpenSource SQL作业运行参数 表2 作业运行参数说明 参数 参数说明 所属队列 选择执行作业所需的队列资源。 UDF Jar 用户自定义UDF文件，在后续作业中可以调用插入Jar包中的自定义函数。 UDF Jar包的管理方式： 上传OBS管理程序包：提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。
DataArts Studio-DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、ECS自建
minute等。 connector.write.max-retries 否 写数据失败时的最大尝试次数，默认值为：3。 示例 从dis中读取数据，并将数据插入到数据库为flinktest、表名为test的ClickHouse数据库中。 创建dis数据源表disSource。 1
version=v3 spark.dli.job.agency.name=agency 示例代码 示例代码请参考使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据。 父主题： Spark Jar作业开发指南
</plugins> <!-- ... --> </build> 随后在main目录下创建scala目录，并新建一个包，随后在包目录下新建一个scala文件，在里面写入： import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GenericRowWithSchema
开始的毫秒数，long 值。 ARRAY 不支持 MAP / MULTISET 不支持 ROW 不支持 示例 该示例是从Kafka数据源中读取数据，将HBase表作为维表，从而生成宽表，并将结果写入到Kafka结果表中，其具体步骤如下（该示例中HBase的版本为1.3.1和2.2
62版本的huaweicloud-sdk-core。 准备环境 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 pom文件配置中依赖包 <dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId> <a
bad_row_count Long Insert作业执行过程中扫描到的错误记录数。 input_size Long 作业执行过程中扫描文件的大小，单位字节。 result_count Integer 当前作业返回的结果总条数或insert作业插入的总条数。 database_name
最后一个ddl语句执行时间，（单位：秒（s））。 num_rows 否 Long 该分区数据总行数。 num_files 否 Long 分区文件数。 total_size 否 Long 该分区总的数据大小（单位：字节）。 请求示例 无 响应示例 { "is_success":
TIMESTAMP(3) 或嵌套在 JSON 字符串中。 注意： 定义在一个数据源表（ source table ）上的计算列会在从数据源读取数据后被计算，它们可以在 SELECT 查询语句中使用。 计算列不可以作为 INSERT 语句的目标，在 INSERT 语句中，SELECT
参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本，并提交运行。该作业模拟从kafka读取数据，并关联hive维表对数据进行打宽，并输出到print。 如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE CATALOG myhive
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