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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
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
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
怎样升级DLI作业的引擎版本 DLI提供了Spark和Flink计算引擎，为用户提供了一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，当前，Flink计算引擎推荐版本：Flink 1.15，Spark计算引擎推荐版本： Spark 3.3.1。 本节操作介绍如何升级作业的引擎版本。
查询Delta表历史版本数据 命令格式 查询Delta表历史某一时刻的状态： SELECT * FROM [database_name.]table_name TIMESTAMP AS OF timestamp_expression 查询Delta表某一历史版本的状态： SELECT
请您尽快更换至新版本的计算引擎。 DLI Spark 2.3.2版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Spark 3.3.1版本。 DLI Spark 3.3.1版本有哪些优势？ 表1 Spark 3.3.1版本优势 特性 说明 Native性能加速 Spark查询语句性能提升。
请您尽快更换至新版本的计算引擎。 DLI Spark 3.1.1版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Spark 3.3.1版本。 DLI Spark 3.3.1版本有哪些优势？ 表1 Spark 3.3.1版本优势 特性 说明 Native性能加速 Spark查询语句性能提升。
历史创建的队列使用Flink 1.7执行作业过程中出现的错误，不再提供该版本的任何技术服务支持，请您尽快更换至新版本的计算引擎。 Flink 1.7版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.12版本有哪些优势？ Flink 1.12新增支持Dat
11执行作业，但作业执行过程中出现的错误，不再提供该版本的任何技术服务支持，请您尽快更换至新版本的计算引擎。 Flink 1.10、Flink1.11版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.15版本有哪些优势？ Flink 1.15版本在语法设计上实现了
Flink OpenSource SQL 1.15版本使用说明 如果您的作业是从Flink1.12版本切换至Flink 1.15，在使用Flink OpenSource SQL 1.15时请注意以下使用说明。 Flink SQL采用SQL Client 提交方式，相比Flink1
使用Temporal join关联维表的最新版本 功能描述 对于Hive表，我们可以将其作为有界流读出。在这种情况下，Hive表只能在查询时跟踪其最新版本。最新版本的表保留了Hive表的所有数据。 注意事项 每个连接子任务都需要保留自己的Hive表缓存。请确保Hive表可以放入TM任务槽的内存中。
队列引擎版本升级后，在创建表时，提示权限不足怎么办？ 问题描述 队列版本从Spark 2.x版本切换至Spark 3.3.x版本时，或切换使用HetuEngine后，如果已经赋予IAM用户的建表权限，但是在创建表时候仍然提示权限不足。 根因分析 DLI队列的引擎版本不同，校验的权限范围不同：
怎样将老版本的Spark队列切换成通用型队列 当前DLI服务包括“SQL队列”和“通用队列”两种队列类型。 其中，“SQL队列”用于运行SQL作业，“通用队列”兼容老版本的Spark队列，用于运行Spark作业和Flink作业。 通过以下步骤，可以将老版本的“Spark队列”转换为新的“通用队列”。
Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。 操作步骤 从Python官网下载并安装Python版本。 根据Python官方指导安装Python版本。 检验是否配置成功，运行cmd
对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由 'streaming-source.partition-order'
SDK要求使用JDK1.8或更高版本。考虑到后续版本的兼容性，推荐使用1.8版本。 在Java运行环境配置好的情况下，打开windows的命令行，执行命令Java -version，可以检查版本信息。 操作步骤 安装JDK。从Oracle官网下载并安装JDK1.8版本安装包。 配置环境变量
根据Spark版本不同，regexp_replace函数的功能略有差异： Spark2.4.5版本及以前版本：regexp_replace函数用于将source字符串中匹配pattern的子串替换成指定字符串replace_string后，返回结果字符串。 Spark3.1.1版本：re
选择Spark版本。在下拉列表中选择支持的Spark版本，推荐使用最新版本。 不建议长期混用不同版本的Spark/Flink引擎。 长期混用不同版本的Spark/Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容，影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件，长期混用不同版本的Spa
系，在作业配置时只需使用配置的域名即可访问对应的主机。在跨源连接创建完成后，支持修改主机信息。 常见的访问MRS的HBase集群时需要配置实例的主机名（即域名）与主机对应的IP地址。 约束限制 已获取MRS主机信息。请参考怎样获取MRS主机信息? 修改主机信息 登录DLI管理控制台。
使用Flink Jar读写DIS开发指南 概述 本节操作介绍基于Flink 1.12版本的Flink Jar作业读写DIS数据的操作方法。 Flink 1.12版本Flink Opensource SQL作业不支持使用DLI提供的connector读写DIS，因此推荐您使用本节操作提供的方法。
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