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优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能动态调整，数据量波动和整表数据量持续上涨会导致单个Bucket数据量过大出现大数据文件。需要结合分区表来进行平衡改善。
保留期到期后，若您仍未支付账户欠款，那么资源将被释放，数据无法恢复。 华为云根据客户等级定义了不同客户的宽限期和保留期时长。 关于充值的详细操作请参见账户充值。 按需计费模式和套餐包组合使用 DLI支持套餐包和按需计费模式结合使用。 购买了弹性资源池CU时套餐包时，按需使用过程中优先抵扣弹性资源池C
证。 MRS Kafka开启Kerberos认证，同时开启了SSL认证时，需要同时创建Kerberos和Kafka_SSL类型的认证。建表时分别通过krb_auth_name和ssl_auth_name关联跨源认证。 MRS Kafka未开启Kerberos认证，仅开启了SASL
支持跨账号导出数据，即，如果B账户对A账户授权后，A账户拥有B账户OBS桶的元数据信息和权限信息的读取权限，以及路径的读写权限，则A账户可将数据导出至B账户的OBS路径中。 导出数据步骤 导出数据的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面导出数据。 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。
jar的程序包：（以Maven项目为例） 创建或使用现有的maven java项目，在 pom.xml 中引入scala 2.12，spark 3.3.1 和hudi 0.11.0 版本的依赖。由于DLI环境已提供所需依赖，因此scope可以配置为provided。 <dependencies>
影响。管理员用户和全局变量的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其全局变量权限。 给新用户设置全局变量权限时，该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant Guest权限。关于Tenant Guest权限的介绍和开通方法，详细参见《权限策略》和《统一身份认证服务用户指南》中的创建用户组。
Spark Jar作业开发指南 使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 使用Spark作业访问DLI元数据 使用Spark作业跨源访问数据源 Spark Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 获取Spark作业委托临时凭证用于访问其他云服务
3.x版本在SQL队列的差异对比 Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在通用队列的差异对比 DLI datasourceV1表和datasourceV2表 父主题： 版本支持公告
在“运行参数”下，查看“开启Checkpoint”参数是否开启。 图1 开启Checkpoint 确认Flink结果表的表结构和DLI分区表的表结构是否保持一致。如问题描述中car_infos_sink和car_infos表的字段是否一致。 通过OBS文件创建DLI分区表后，是否执行以下命令从OBS路径中
max.commits = hoodie.keep.min.commits + 20 执行compaction后再执行clean和archive，由于clean和archivelog对资源要求较小，为避免资源浪费，使用DataArts调度的话可以compaction作为一个任务，cle
建：“表名_rt”和“表名_ro”两张表。查询后缀为rt的表等同于实时查询，查询后缀为ro的表代表读优化查询。例如：通过Spark SQL创建hudi表名为${table_name}， 同步元数据服务后，数据库中多出两张表分别为${table_name}_rt和${table_name}_ro。
开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。 安装Python依赖库
操作。 视图是只读的，不可对它执行LOAD、INSERT操作。 视图可以包含ORDER BY和LIMIT子句，如果关联了该视图的查询语句也包含了这些子句，那么查询语句中的ORDER BY和LIMIT子句将以视图的结果为基础进行运算。 描述 使用SELECT查询结果创建新视图。视图
回其值。 tableName.compositeType.* 选择所有字段，将Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）和其所有直接子类型转换为简单表示，其中每个子类型都是单独的字段。 父主题： 内置函数
回其值。 tableName.compositeType.* 选择所有字段，将Apache Flink复合类型（如Tuple，POJO等）和其所有直接子类型转换为简单表示，其中每个子类型都是单独的字段。 父主题： 内置函数
同时勾选“异常自动重启”，并勾选“从Checkpoint恢复”。配置后，作业异常重启，会从最新成功的Checkpoint文件恢复内部状态和消费位点，保证数据不丢失及聚合算子等内部状态的精确一致语义。同时，为了保证数据不重复，建议使用带主键数据库或者文件系统作为目标数据源，否则下
bulk_insert：该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表，该操作性能是最高的，但是无法控制小文件，而upsert和insert操作可以很好的控制小文件。 upsert： 默认操作类型。Hudi会根据主键进行判断即将插入的数据是否包含更新数据，如果包含则执行upsert，否则执行insert。
Hbase HBase连接器支持读取和写入HBase集群。本文档介绍如何使用HBase连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行，可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。如果没
CUs。 表1 弹性资源池实际CUs分配示例 场景说明 资源类型 CU范围 新建弹性资源池64-112CUs 添加了两个队列，分别为队列A和队列B。两个队列设置的CU范围如下： 队列A的CU范围：16-32CUs 队列B的CU范围：16-56CUs 弹性资源池 64-112CUs
DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别？ 怎样升级DLI作业的引擎版本 DLI的数据可存储在哪些地方 DLI是否支持导入其他租户共享OBS桶的数据？ 区域和可用区 全局变量的使用中，一个子账号是否可以使用其他子账号创建的全局变量 怎样获取DLI作业样例（Demo） DLI是否存在Apache Spark
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