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DLI计算引擎版本生命周期 版本号说明 DLI计算引擎版本号：格式为计算引擎名称 x.y.z，其中计算引擎分为Flink和Spark，版本号具体含义如图1所示。 图1 DLI计算引擎版本号 版本支持情况 Flink计算引擎推荐版本：Flink 1.15。 Spark计算引擎推荐版本： Spark
版本支持公告 DLI计算引擎版本生命周期 Flink 1.15版本说明 Flink 1.12版本说明 Spark 3.3.1版本说明 Spark 3.1.1版本说明 Spark 2.4.5版本说明 Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本差异对比
理的独立性和安全性。 DLI提供的弹性资源池规格如表1所示。 表1 弹性资源池规格 类型 规格 约束限制 适用场景 基础版 16-64CUs规格 不支持高可靠与高可用。 不支持设置队列属性和作业优先级。 不支持对接Notebook实例。 其他弹性资源池使用相关约束限制请参考弹性资源池使用约束限制。
查看多版本备份数据 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后，您可以通过SHOW HISTORY命令查看表的备份数据。开启和关闭多版本语法请参考开启或关闭数据多版本。 DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表，具体建表SQL语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。
version.trash.dir”即可开启回收站功能。开启和关闭多版本语法请参考开启或关闭数据多版本。 DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表，具体建表SQL语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 语法格式 1 2 ALTER TABLE [db_name.]table_name
清理多版本数据 功能描述 多版本数据保留周期是在表每次执行insert overwrite或者truncate语句时触发，所以当表的多版本数据在保留周期时间外但是后续该表不会再执行insert overwrite或者truncate语句时，多版本保留周期外的数据不会自动清理。可以
2026年6月30日 更多版本支持信息请参考DLI计算引擎版本生命周期。 Spark 3.3.1版本说明 表1列举了Spark 3.3.1 版本主要的功能特性。 更多版本新特性及性能优化请参考Release Notes - Spark 3.3.1。 表1 Spark 3.3.1版本优势 特性 说明
Flink 1.12版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.12版本所做的变更说明。 更多Flink 1.12版本说明请参考Release Notes - Flink 1.12。 Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间
2024年12月31日 更多版本支持信息请参考DLI计算引擎版本生命周期。 Spark 2.4.5 版本说明 表1列举了Spark 2.4.5 版本主要的功能特性。 更多版本新特性请参考Release Notes - Spark 2.4.5。 表1 Spark 2.4.5版本优势 特性 说明
Spark 3.1.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.1.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.1.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.1.1版本发布时间 版本名称 发布时间 状态
SQL1.15版本使用说明。 Flink 1.15版本发布时间 版本名称 发布时间 状态 EOM时间 EOS时间 DLI Flink 1.15 2023年6月 已发布 2025年6月30日 2026年6月30日 更多版本支持信息请参考DLI计算引擎版本生命周期。 Flink 1.15版本说明
设置多版本备份数据保留周期 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后，备份数据默认保留7天，您可以通过配置系统参数“dli.multi.version.retention.days”调整保留周期。保留周期外的多版本数据后续在执行insert overwrite或者truncate语
Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异对比 DLI整理了Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异，便于您了解Spark版本升级后SQL队列上运行的作业在适配新版本引擎时的影响。 histogram_numeric函数的返回值的类型不同
x与Spark 3.3.x版本差异对比 Spark 2.4.x与Spark 3.3.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
恢复多版本备份数据 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后，您可以通过RESTORE TABLE命令恢复表或分区数据到指定版本。开启和关闭多版本语法请参考开启或关闭数据多版本。 DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表，具体建表SQL语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。
弹性资源池规格变更 使用场景 包年包月的弹性资源池CU数在规格（包周期CU）的范围内使用包年包月计费，超过规格（包周期CU）的部分则按弹性资源池CU时计费的方式计费，您可以根据实际CU的使用情况通过规格变更来使得计费更优惠。 例如，当前弹性资源池的规格（包周期CU）为64CU，实
PySpark支持python版本变更 说明： PySpark支持python版本变更。 Spark2.4.x：PySpark支持python版本范围2.6+版本到3.7+版本。 Spark3.3.x：PySpark支持Python版本范围3.6及以上版本。 升级引擎版本后是否对作业有影响：
弹性资源池至少可以满足弹性资源池中所有队列按最小CU运行，尽量满足队列按最大CU运行。 规格：购买弹性资源池时选择的CU范围的最小值即弹性资源池规格。规格是包周期弹性资源池特有的。规格部分以包周期的计费，规格之外的部分按需计费。 父主题： 计费相关问题
详细操作请参考访问DWS和访问SQL库表。 如何查看Spark内置依赖包的版本？ DLI内置依赖包是平台默认提供的依赖包，用户打包Spark或Flink jar作业jar包时，不需要额外上传这些依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。 查看Spark内置依赖包的版本请参考内置依赖包。 资源包管理中的包是否能够下载
变更普通队列规格 前提条件 新创建的包年包月计费队列需要运行作业后才可进行规格变更。 本节操作仅适用于普通队列，不适用于弹性资源池队列。 注意事项 目前只支持64CUs以上规格包年包月队列进行规格变更。 如果在“规格变更”页面提示“Status of queue xxx is assigning
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