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当Spark作业运行大批量数据时，如果出现作业运行超时异常错误，通常是由于作业的资源配置不足、数据倾斜、网络问题或任务过多导致的。 解决方案： 设置并发数：通过设置合适的并发数，可以启动多任务并行运行，从而提高作业的处理能力。 例如访问DWS大批量数据库数据时设置并发数，启动多任务的方式运行，避免作业运行超时。
采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。 解决方案 在SQL语句中添加如下参数： connector.properties.flink.partition-discovery.interval-millis="3000"
EOM后停止队列资源的新购。 短期方案：为了满足部分业务的使用需求，在2024年6月30日 00:00:00（北京时间）前，您可以最大续订1年队列或者变更队列，在2024年6月30日 00:00:00（北京时间）后将无法续订、变更队列， 长期方案：更换使用“弹性资源池”或“def
迁移RDS数据至DLI 本文为您介绍如何通过CDM数据同步功能，迁移关系型数据库RDS数据至DLI。其他关系型数据库数据都可以通过CDM与DLI进行双向同步。 前提条件 已创建DLI的SQL队列。创建DLI队列的操作可以参考创建DLI队列。 创建DLI队列时队列类型需要选择为“SQL队列”。
怎样管理在DLI上运行的作业 管理大量的DLI作业时您可以采用以下方案： 作业分组： 将几万个作业根据不同的类型分组，不同类型的作业通过不同的队列运行。 创建IAM子用户 或者创建IAM子用户，将不同类型的作业通过不同的用户执行。 具体请参考《数据湖探索用户指南》。 此外DLI还
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
提交以运行作业。 本例介绍通过DLI控制台提交Flink Jar作业程序包的基本流程。由于不同的业务需求，Jar包的具体编写会有所差异。建议您参考DLI提供的示例代码，并根据实际业务场景进行相应的编辑和定制。获取DLI样例代码。 操作流程 使用DLI提交Flink Jar作业的操作流程请参考表1。
MRS集群上创建Kafka的Topic并且向Topic发送消息。 参考访问MRS Manager登录MRS Manager。 在MRS Manager上，选择“系统 > 权限 > 用户”，单击“添加用户”，在添加用户页面分别配置如下参数。 用户名：自定义的用户名。当前示例输入为：testuser2。 用户类型：当前选择为“人机”。
DLI分区内表在导入数据时，如果文件数据没有包含分区字段，则系统会默认指定分区值“__HIVE_DEFAULT_PARTITION__”，当前Spark判断分区为空时，则会直接返回null，不返回具体的数据。 解决方案 登录DLI管理控制台，在“SQL编辑器”中，单击“设置”。 在参数设置中，添加参数“spark
DLI常用跨源分析开发方式 跨源分析 当DLI有访问外部数据源的业务需求时，首先需要通过建立增强型跨源连接，打通DLI与数据源之间的网络，再开发不同的作业访问数据源以实现DLI跨源分析。 本节操作介绍DLI支持的数据源对应的开发方式。 使用须知 Flink作业访问DIS，OBS和
标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 如果用户在其他云服务中使用了标签，建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 如您的组织已经设定DLI的相关标签策略，则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符
catch”异常捕获，否则可能会造成包冲突，导致函数功能异常。 环境准备 在进行UDTF开发前，请准备以下开发环境。 表1 UDTF开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，支持Windows7以上版本。 安装JDK JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ
由浅入深，带您玩转DLI 01 了解 初步认识华为云数据湖探索，了解数据湖探索的基本功能、应用场景、基本概念和使用限制，有助于您更准确地匹配实际业务。 产品介绍 什么是DLI 应用场景 使用限制 与其他云服务的关系 03 入门 购买DLI队列后，您可以运行SQL作业和Spark作业，开启您的数据湖探索使用之旅。
和车队管理者更加科学、便捷地进行车辆数据管理与分析。 方案架构 根据已有的某货运公司车辆定时上报的详单数据和货运订单数据，DLI可以完成对该货运公司车辆行驶特点分析、记录明细的查询。 详细的数据说明请参考数据说明。 图1 方案简介 流程指导 使用DLI进行驾驶行为数据分析的操作过程主要包括以下步骤：
dli_management_agency 系统默认委托 DLI系统委托，用于将操作权限委托给DLI服务，让DLI服务以您的身份使用其他云服务，代替您进行一些资源运维工作。该委托包含跨源操作、消息通知、用户授权操作所需的权限。详细委托包含的权限请参考表2 dli_data_clean_agency 系统默认委托，需用户自行授权
Flink OpenSource SQL作业适合通过SQL语句来定义和执行流处理逻辑的场景，简化了流处理的复杂性，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。 创建Flink OpenSource SQL请参考创建Flink OpenSource SQL作业。 Flink Jar作业：
终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 数据湖探索的终端节点如下表所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 数据湖探索的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint） 华北-北京四 cn-north-4
我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。 如何申请扩大配额？ 登录管理控制台。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。
我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不能满足业务要求，请参考后续操作，申请扩大配额。 如何申请扩大配额？ 登录管理控制台。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。
Flink作业支持Flink SQL在线分析功能：支持Window、Join等聚合函数、地理函数、CEP函数等，用SQL表达业务逻辑，简便快捷实现业务。具体内容请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 Spark作业提供全托管式Spark计算特性：用户可通过交互式会话(sessio
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