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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。
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
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
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。
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
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
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
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
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
SQL中的histogram_numeric函数返回一个结构体数组（x,y），不同版本的引擎x的类型不同。 Spark2.4.x：Spark 3.2或更早版本中，x为double类型。 Spark3.3.x：x类型等于函数输入值的类型。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，涉及相关用法需要适配。 示例代码：
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
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。
多版本备份恢复数据 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据 父主题： 表相关
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
其他多版本SQL语法请参考多版本备份恢复数据。 DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表，具体建表语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 语法格式 开启多版本功能 ALTER TABLE [db_name.]table_name SET TBLPROPERTIES
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
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：
示例1：使用SQL队列，将Spark版本从Spark 2.4.x升级至Spark 3.3.1对数据表的版本有影响吗？ 不需要，Spark 2.4.x的SQL队列支持V1表和V2表，因此升级Spark版本只需要考虑Spark版本对SQL语法的兼容性。 示例2：使用通用队列，将Spark版本从Spark 2
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