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导出结果：将作业运行结果导出至用户创建的OBS桶中。 EXPORT作业除上述操作外，还包括： 立即下载 归档日志：将作业日志保存到系统创建的DLI临时OBS数据桶中。 说明： default队列下运行的作业或者该作业为同步作业时不支持归档日志操作。 查看作业详情 在“SQL作业”页面，选
Table，processing-time temporal join始终会加入最新版本的时态表。Flink支持分区表和 Hive非分区表的临时连接，对于分区表，Flink 支持自动跟踪Hive表的最新分区。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write 注意事项
个转储周期输出。 dump_interval 是 转储周期，单位为秒。 delete_obs_temp_file 否 是否要删除obs上的临时文件，默认为“true”，若设置为“false”，则不会删除obs上的文件，需用户自己清理。 max_dump_file_num 否 执行一次转储操作时最多转储多少文件。
目前DLI配置SparkUI只展示最新的100条作业信息。 终止作业：终止启动中和运行中的作业。 重新执行：重新运行该作业。 归档日志：将作业日志保存到系统创建的DLI临时数据桶中。 提交日志：查看提交作业的日志。 Driver日志：查看运行作业的日志。 重新执行作业 在“Spark作业”页面，单击对应作业“
使用SQL编辑器创建并提交SQL作业 登录DLI管理控制台，选择“SQL编辑器”页面。 进入“SQL编辑器”页面后，系统会提示“创建DLI临时数据桶”，用于存储使用DLI服务产生的临时数据。在“设置DLI作业桶”对话框中，单击“去设置”。在现实页面上单击DLI作业桶卡片右上角单击编辑符号。在弹出的“设
init函数。 iterate接收传入的参数，并进行内部的迭代。 terminatePartial无参数，其为iterate函数遍历结束后，返回遍历得到的数据，terminatePartial类似于 hadoop的Combiner。 merge接收terminatePartial的返回结果。
务场景。 全局共享模式 default队列 多用户多队列共享资源 按量付费，不支持预留资源 适合不确定数据量大小或仅需要偶尔进行数据处理的临时或测试项目场景。 非弹性资源池模式 （废弃，不推荐使用） SQL队列 通用队列 单用户单队列独享资源 无法动态调整，资源可能会闲置 废弃，不推荐使用
务特定的条件键。 表1 DLI请求条件 DLI条件键 类型 运算符 描述 g:CurrentTime 全局级 Date and time 接收到鉴权请求的时间。 说明： 以“ISO 8601”格式表示，例如：2012-11-11T23:59:59Z。 g:MFAPresent 全局级
不断写入，向Hive添加新数据，以增量方式提交记录使其可见。用户控制何时/如何触发具有多个属性的提交。流式写入不支持插入覆盖。有关可用配置的完整列表，请参阅流式处理接收器。Streaming sink 前提条件 该场景作业需要建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨
表示按'streaming-source.partition.order'的顺序读取最新的分区。 Flink 支持对最新的 hive 分区进行临时连接，通过启用 'streaming-source.enable'，并将 'streaming-source.partition.include'
配置DLI队列与内网数据源的网络联通 背景信息 DLI执行作业时如需访问外部数据源数据，如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。DLI增强型跨源连接，底层采用对等连接的方式打通与目的数据源的vpc网络，通过点对点的方式实现数据互通。
properties) 插入数据前： 插入数据后： 使用上述read.format()或者read.jdbc()方法读取到的dateFrame注册为临时表，就可使用sql语句进行数据查询了。 1 2 jdbcDF.registerTempTable("customer_test") sparkSession
--********************************************************************-- -- 临时中间表 --********************************************************************--
实现DLI与数据源的VPC网络互通，为DLI的跨源分析提供了支持。 目前DLI支持跨源访问的数据源请参考跨源分析开发方式。 增强型跨源连接收费吗？ 增强型跨源连接不计费。 怎样创建增强型跨源连接？ 在DLI管理控制台，单击“跨源管理 > 增强型跨源 ”。 选择“增强型跨源”，单击“创建”。
properties) 插入数据前： 插入数据后： 使用上述read.format()或者read.jdbc()方法读取到的dataFrame注册为临时表，就可使用sql语句进行数据查询了。 1 2 jdbcDF.registerTempTable("customer_test") sparkSession
新建Java Class文件 步骤4：编写代码 编写SparkDemoObs程序读取OBS桶下的1的“people.json”文件，并创建和查询临时表“people”。 完整的样例请参考完整样例代码参考，样例代码分段说明如下： 导入依赖的包。 import org.apache.spark
字符码不一致导致数据乱码怎么办？ 在DLI执行作业时，为了避免因字符编码不一致导致的乱码问题，建议您统一数据源的编码格式。 DLI服务只支持UTF-8文本格式，因此在执行创建表和导入操作时，用户的数据需要以UTF-8编码。 在将数据导入DLI之前，确保源数据文件（如CSV、JSO
个转储周期输出。 dump_interval 是 转储周期，单位为秒。 delete_obs_temp_file 否 是否要删除obs上的临时文件，默认为“true”，若设置为“false”，则不会删除obs上的文件，需用户自己清理。 max_dump_file_num 否 执行一次转储操作时最多转储多少文件。
内容复制到基础镜像中 USER omm 其中，主要包含了以下步骤： 设置pip的可用仓库地址。 使用pip3安装tensorflow算法包。 将安装了算法包的临时镜像builder里的内容复制到基础镜像中（这一步主要是为了减小镜像体积），用于生成最终的自定义镜像。 利用Dockerfile生成自定义镜像。
增强型跨源连接概述 为什么要创建增强型跨源连接？ DLI跨源分析场景连接外部数据源时，由于数据源的VPC与DLI VPC不同，网络无法连通，导致DLI无法读取数据源数据。DLI提供的增强型跨源连接功能可以实现DLI与数据源的网络连通。 本节操作为您介绍跨VPC的数据源网络连通方案：
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