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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。 【SPARK-33050】：Apache ORC升级到1.5.12。 【SPARK-33092】：增强子表达式消减。 【SPARK-33480】：支持char/varchar数据类型。 【SPARK-32302】:
角色并不能满足用户对精细化授权的要求，无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：不允许某用户组删除
作业管理”页面，查看“SCALE_QUEUE”类型SQL作业的状态，如果作业状态为“规格变更中”，表示队列正在缩容中。 系统不保证完全缩容到设定的目标大小。如果当前队列正在使用或者队列业务量比较大，会出现缩容不成功，或者缩容一部分规格的情况。 系统默认最小CU值为16CU。即当队
选择待查询的Spark作业，单击操作列的“更多 > 归档日志”。 系统自动跳转至DLI作业桶日志路径下。 选择需要查看的日期，单击操作列的“下载”下载Spark日志到本地。 图3 下载Spark作业日志 父主题： 使用DLI提交Spark作业
选择待查询的SQL作业，单击操作列的“更多 > 归档日志”。 系统自动跳转至DLI作业桶日志路径下。 选择需要查看的日期，单击操作列的“ 下载”，下载SQL作业日志到本地。 图3 下载SQL作业日志 父主题： 使用DLI提交SQL作业
HetuEngine：显示执行引擎为“HetuEngine”的作业。 用户名 执行该作业的用户名。 类型 作业的类型，包括如下。 IMPORT：导入数据到DLI的作业。 EXPORT：从DLI导出数据的作业。 DCL：包括传统DCL，以及队列权限相关的操作。 DDL：与传统DDL操作一致，即创建和删除数据库，创建和删除表的作业。
“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，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
JobManager和TaskManager信息每分钟刷新一次，默认展示最近一分钟的运行日志。 如果作业配置了保存作业日志的OBS桶，更多历史日志信息可以到保存日志的OBS桶中下载查看。 在OBS中，上传文件的具体方式和要求可以参考《对象存储服务快速入门》>“上传对象”。 如果作业没有运行，则无法查看TaskManager信息。
在集群管理界面，在已创建的CSS集群的“操作”列，单击“Kibana”访问集群。 在Kibana的左侧导航中选择“Dev Tools”，进入到Console界面。 在Console界面，执行如下命令创建索引“my_test”。 PUT /my_test { "settings":
IntelliJ IDEA 参考操作步骤说明，编写UDF函数代码。 2 编写UDF函数代码 3 调试，编译代码并导出Jar包 4 上传Jar包到OBS OBS控制台 将生成的UDF函数Jar包文件上传到OBS目录下。 5 创建DLI的UDF函数 DLI控制台 在DLI控制台的SQL作业管理界面创建使用的UDF函数。
CSV Format 功能描述 CSV Format 允许我们基于CSV schema 进行解析和生成CSV 数据。目前的CSV schema 是基于table schema 推导出来的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数 是否必选
schema-registry.subject 否 (none) String 序列化期间，Confluent Schema Registry中注册schema所在的subject。 对于kafka和upsert-kafka，默认subject值是'<topic_name>-value'
CSV Format 功能描述 CSV Format 允许我们基于CSV schema 进行解析和生成CSV 数据。目前的CSV schema 是基于table schema 推导出来的。更多具体使用可参考开源社区文档：CSV Format。 支持的Connector Kafka
15升级指导。 切换至新版本计算引擎对DLI资源价格是否有影响？ DLI按作业运行所需的计算资源和存储资源计费，与计算引擎版本无关。 如何升级到Flink 1.15版本？ 在DLI管理控制台，购买弹性资源池和队列资源，用于提供执行作业所需的计算资源。 在DLI管理控制台，单击“作业管理
选择导入前是否清空目的表的数据。当前示例选择为“否”。 如果设置为是，任务启动前会清除目标表中数据。 详细的参数配置可以参考：CDM配置DLI目的端参数。 单击“下一步”，进入到字段映射界面，CDM会自动匹配源和目的字段。 如果字段映射顺序不匹配，可通过拖拽字段调整。 如果选择在目的端自动创建类型，这里还需要配置每个类型的字段类型、字段名称。
Hudi数据表Clean规范 Clean也是Hudi表的维护操作之一，该操作对于MOR表和COW表都需要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件（Hudi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。
MySQL数据库连接时需要上传MySQL的驱动，单击“连接管理 > 驱动管理”，进入驱动管理界面。 参考CDM管理驱动下载MySQL的驱动包到本地，将下载后驱动包本地解压，获取驱动的jar包文件。 例如，当前下载MySQL驱动包压缩文件为“mysql-connector-java-5
构造DataFrame 1 dataFrame = sparkSession.createDataFrame(rdd, schema) 保存数据到CSS 1 dataFrame.write.format("css").option("resource", resource).option("es
IntelliJ IDEA 参考操作步骤说明，编写UDAF函数代码。 2 编写UDAF函数代码 3 调试，编译代码并导出Jar包 4 上传Jar包到OBS OBS控制台 将生成的UDAF函数Jar包文件上传到OBS目录下。 5 创建DLI程序包 DLI控制台 选择刚上传到OBS的UDAF函数的Jar文件，由DLI进行纳管。
15及以上版本中，弹性资源池与Prometheus实例解绑后，新作业不再上报指标到该Prometheus实例，已提交的作业继续上报至作业运行结束。 Flink 1.15及以上版本中，修改绑定的Prometheus实例后，新作业上报指标到修改后的Prometheus实例，已提交的作业继续上报至原Prometheus实例直至作业运行结束。
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