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跨源访问MRS HBase，连接超时，日志未打印错误怎么办？ 用户在跨源连接中没有添加集群主机信息，导致KRB认证失败，故连接超时，日志也未打印错误。 建议您重新配置主机信息后再重试访问MRS HBase。 在“增强型跨源”页面，单击该连接“操作”列中的“修改主机信息”，在弹出的对话框中，填写主机信息。
join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的 cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN
Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，以及TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，能够快速处理高性能计算（HPC）工作负载。 并行文件系统的详细介绍和使用说明，请参见《并行文件系统特性指南》。 配置DLI作业桶 在DLI控制台左侧导航栏中单击“全局配置
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
char_matchcount char_matchcount(string <str1>, string <str2>) BIGINT 计算str1中有多少个字符出现在str2中。 encode encode(string <str>, string <charset>) BINARY
DOUBLE 为窗口的ORDER BY子句所指定列中值的返回秩，但以介于0和1之间的小数形式表示，计算方法为 (RANK - 1)/(- 1)。 rank rank() INT 计算一个值在一组值中的排位。如果出现并列的情况，RANK函数会在排名序列中留出空位。 row_number
join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的 cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN
join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的 cross join （笛卡儿积）以致查询失败。 流查询中可能会因为不同行的输入数量导致计算结果的状态无限增长。请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止出现过多的状态。 示例 SELECT * FROM Orders INNER JOIN
是 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 queue_name 是 当前所在的队列的名称，此SQL将使用当前队列的资源进行计算。 job_id 是 作业ID。 page-size 否 每页显示的最大结果行数，范围: [1, 100]。默认值为：50。 current-page
Flink只支持在滚动，滑动和累计窗口表值函数后进行窗口 Top-N。 示例 在窗口聚合后进行窗口 Top-N 下面的示例展示了在10分钟的滚动窗口上计算销售额位列前三的供应商。 -- tables must have time attribute, e.g. `bidtime` in this
等数据库。 示例： Flink 实时消费用户订单数据的 Kafka 源表，通过Redis维表将商品ID关联维表获取商品分类，并计算不同类别的商品销售金额，将计算结果写入 RDS（Relational Database Service，如 MySQL） 结果表中。 表信息如下： 源表：
MRS配置 DLI跨源连接中配置MRS主机信息 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 对接MRS HBase需要在DLI队列的host文件中添加MRS集群节点的/etc/hosts信息。 详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。
使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 操作场景 DLI完全兼容开源的Apache Spark，支持用户开发应用程序代码来进行作业数据的导入、查询以及分析处理。本示例从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark Jar作业等完整的操作步骤说明来帮助您在DLI上进行作业开发。
该表进行ETL计算时通常会使用时间范围进行裁剪（例如最近一天、一月、一年），这种表通常可以通过数据的创建时间来做分区以保证最佳读写性能。 维度表数据量一般整表数据规模较小，以更新数据为主，新增较少，表数据量比较稳定，且读取时通常需要全量读取做join之类的ETL计算，因此通常使用非分区表性能更好。
ip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考”数据湖探索 DLI > 用户指南> 数据管理>
缩容”。 在“弹性扩缩容”页面，“变更方式”选择“扩容”，设置扩容的CU值。 图1 弹性扩容 确认费用无误后，单击“确定”。 弹性缩容 当计算业务较小，不需要那么大的队列规格时，可以通过手动变更队列规格来缩容当前队列。 缩容属于耗时操作，在DLI“弹性扩缩容”页面执行缩容操作后，
取值。 但在批处理模式下，它在查询开始时计算一次，并对每一行使用相同的结果。 LOCALTIME TIME 返回本地时区的当前 SQL 时间，返回类型为 TIME(0)。在流模式下为每条记录进行取值。 但在批处理模式下，它在查询开始时计算一次，并对每一行使用相同的结果。 LOCALTIMESTAMP
项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 queue_name 是 当前所在的队列的名称，此SQL若需使用资源将使用该队列的资源进行计算。 请求消息 表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明 sql 是 String 待执行的SQL语句。 currentdb 否 String
在default队列执行DLI SQL失败，提示超时异常怎么办？ 问题现象 使用default队列提交SQL作业，作业运行异常，排查作业日志显示Execution Timeout异常。异常日志参考如下： [ERROR] Execute DLI SQL failed. Please
String 队列类型。 sql general all 如果不指定，默认为“sql”。 cuCount 否 Integer 与该队列绑定的计算单元数。即当前队列的CU数。 chargingMode 否 integer 队列的收费模式。 0：系统默认default队列。按照扫描量计费。
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