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com:8080 图1 测试地址连通性 单击“测试”。 如果测试地址可连通，页面上将提示地址可达。 如果测试地址不可连通，页面上将提示地址不可达，请检查网络配置后重试。检查网络配置即检查所测试的VPC对等连接或跨源连接是否处于已激活状态。 相关操作 创建跨源成功但测试网络连通性失败怎么办？
SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致？ 问题描述 Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为不一致 根因分析 该问题的根因是数据库设置的时区不合理，通常该问题出现时Flink读取的时间和RDS数据库的时间会相差13小时。
to refresh. 问题根因 API以同步模式调用运行时会有两分钟的超时时间限制，如果API调用超过该时间限制则会超时报错。 解决方案 调用“提交SQL作业”API时可以通过设置“dli.sql.sqlasync.enabled”参数为“true”来异步运行该作业。 具体可以参考提交SQL作业API。
需要从时间点或时间间隔中提取的时间单位，取值可以是：YEAR/QUARTER/MONTH/WEEK/DAY/DOY/HOUR/MINUTE/SECOND。 temporal DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 不允许指定不存在于时间点或时
创建指定地址连通性测试请求 功能介绍 该API用于往指定队列发送地址连通性测试请求，并将测试地址插入表内。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/queues/{queue_name}/connection-test
需要从时间点或时间间隔中提取的时间单位，取值可以是：YEAR/QUARTER/MONTH/WEEK/DAY/DOY/HOUR/MINUTE/SECOND。 temporal DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 不允许指定不存在于时间点或时
需要从时间点或时间间隔中提取的时间单位，取值可以是：YEAR/QUARTER/MONTH/WEEK/DAY/DOY/HOUR/MINUTE/SECOND。 temporal DATE/TIME/TIMESTAMP/INTERVAL 时间点或时间间隔。 不允许指定不存在于时间点或时
时间和日期类型 限制 时间和日期类型目前精确到毫秒。 表1 时间和日期类型 名称 描述 存储空间 DATE 日期和时间。仅支持ISO 8601格式：'2020-01-01' 32位 TIME 不带时区的时间（时、分、秒、毫秒） 例如：TIME '01:02:03.456' 64位
修改表生命周期的时间 功能描述 修改已存在的分区表或非分区表的生命周期。 当第一次开启生命周期时，会扫描表/分区会扫描路径下的表数据文件，更新表/分区的LAST_ACCESS_TIME，耗时与分区数和文件数相关。 约束限制 表生命周期处于公测阶段，如果有需要请联系客服申请开通白名单。
跨源连接RDS表中create_date字段类型是datetime，为什么DLI中查出来的是时间戳呢？ Spark中没有datetime数据类型，其使用的是TIMESTAMP类型。 您可以通过函数进行转换。 例如： select cast(create_date as string)
Spark作业开发类 Spark作业使用咨询 Spark如何将数据写入到DLI表中 通用队列操作OBS表如何设置AK/SK 如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？
进入DataArts Studio数据开发页面 步骤1：创建数据库和表 开发创建数据库和表的SQL脚本 数据库和表是SQL作业开发的基础，在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 本节操作介绍提交SQL脚本创建数据库和表的操作步骤。 在DataArts Studio数据开发页面，选择左侧导航栏的“数据开发
示例：对此规则或建议从正、反两个方面给出。 适用范围 基于DLI-Hudi进行数据存储、数据加工作业的设计、开发、测试和维护。 该设计开发规范是基于Spark 3.3.1，Hudi 0.11.0版本。 父主题： DLI Hudi开发规范
日期、时间函数及运算符 日期时间运算符 运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08
IntelliJ IDEA为进行应用开发的工具，版本要求使用2019.1或其他兼容版本。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 开发流程 DLI进行Spark Jar作业开发流程参考如下： 图1 Spark Jar作业开发流程 表2 开发流程说明 序号 阶段 操作界面
TPC-H的测试和度量指标 TPC-H 测试分解为3 个子测试：数据装载测试、Power测试和Throughput测试。建立测试数据库的过程被称为装载数据，装载测试是为测试DBMS装载数据的能力。装载测试是第一项测试，测试装载数据的时间，这项操作非常耗时。Power 测试是在数据装
Flink作业开发指南 流生态作业开发指引 Flink OpenSource SQL作业开发 Flink Jar作业开发基础样例 使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 使用Flink Jar读写DIS开发指南 Flink作业委托场景开发指导
流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态： 云服务生态
在DLI控制台修改数据库所有者 在实际使用过程中，开发人员创建了数据库和表，交给测试人员进行测试，测试人员测试完成后，再交给运维人员进行体验，在这种情况下，可以通过修改数据库的所有者，将数据转移给其他所有者。 修改数据库所有者 修改数据库所有者的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面修改数据库所有者。
在DLI控制台修改表所有者 在实际使用过程中，开发人员创建了数据库和表，交给测试人员进行测试，测试人员测试完成后，再交给运维人员进行体验，在这种情况下，可以通过修改表的所有者，将数据转移给其他所有者。 修改表所有者 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需要修改
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