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Source端会周期性地发送带当前时间戳的LatencyMarker，下游算子接收到该标记后，通过当前时间减去标记中带的时间戳的方式，计算时延指标。算子的反压状态和时延可以通过Flink UI或者作业任务列表查看，一般情况下反压和高时延成对出现： 图2 反压状态和时延 性能分析 由于Fli
delta 是 BIGINT 代表修改幅度。 datepart 是 BIGINT 代表修改的时间单位。 参数datepart支持扩展的日期格式：年-year、月-month或-mon、日-day和小时-hour。 yyyy代表年份。 MM代表月份。 dd代表天。 hh代表小时。 mi代表分钟。
初步认识华为云数据湖探索，了解数据湖探索的基本功能、应用场景、基本概念和使用限制，有助于您更准确地匹配实际业务。 产品介绍 什么是DLI 应用场景 使用限制 与其他云服务的关系 03 入门 购买DLI队列后，您可以运行SQL作业和Spark作业，开启您的数据湖探索使用之旅。 使用前须知 准备工作
5368709120; 提交SQL run cleanarchive on tableIdentifier/tablelocation; 按保留时间进行清理，需要配置参数： hoodie.archive.file.cleaner.policy = KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_DAYS;
否 String 对应服务的子网网络标识。具体内容可参考《虚拟私有云API参考》。 create_time 否 Long 创建连接的时间。为UTC的时间戳。 hosts 否 Array of Objects 用户自定义主机信息，详细信息参见表 hosts参数说明。 elastic_resource_pools
${table_name}.consume.start.timestamp=开始Commit时间 hoodie.${table_name}.consume.end.timestamp=结束Commit时间 随后执行SQL select (字段 or 聚合函数) from ${table_name}
Flink作业不支持使用CAST将“BIGINT”转换为“TIMESTAMP”，可以使用to_timestamp进行转换。 示例二 参考Kafka源表和Print结果表创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“
时分析、监控报告和转储等场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网
Boolean 该增强跨源连接如果做过项目赋权，则该字段是“false”，否则为“true”。 create_time 否 Long 创建连接的时间。为UTC的时间戳。 hosts 否 Array of Objects 用户自定义主机信息，详细信息参见表7。 elastic_resource_pools
策略优先级1-100，100优先级最高。 impact_start_time 否 String 生效开始时间。 impact_stop_time 否 String 生效结束时间。 min_cu 否 Integer 最小CU数量。 max_cu 否 Integer 最大CU数量。 请求示例
eckpoint文件恢复内部状态和消费位点，保证数据不丢失及聚合算子等内部状态的精确一致语义。同时，为了保证数据不重复，建议使用带主键数据库或者文件系统作为目标数据源，否则下游处理业务需要加上去重逻辑（最新成功Checkpoint记录位点到异常时间段内的数据会重复消费）。 图1 Flink作业配置参数
resources参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 create_time 否 Long 资源包上传的unix时间戳。 update_time 否 Long 更新已上传资源包的unix时间戳。 resource_type 否 String 资源类型。 resource_name 否 String
line列表： call show_active_instant_list(table => '[table_name]'); 查看某个表某个时间戳后的生效的time line列表： call show_active_instant_list(table => '[table_name]'
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据，在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase
扩缩容作业恢复过程中的时间长短受savepoint的大小影响，如果保存点较大，可能恢复时间较慢。 如果需要调整动态扩缩容的配置项，则需要停止作业进行编辑，并提交运行才能生效。 操作步骤 Flink作业动态扩缩容适用于Flink Opensource SQL作业和Flink Jar作业。
SQL作业类 SQL作业开发类 SQL作业运维类
Spark作业相类 Spark作业开发类 Spark作业运维类
create_time 是 Long 创建时间。 last_access_time 是 Long 最后改动时间。 locations 否 Array of Strings 路径，非DLI表显示，DLI表不显示。 last_ddl_time 否 Long 最后一个ddl语句执行时间，（单位：秒（s））。
您需要确认已在DLI管理控制台开通当前服务并完成服务授权。 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。 关于Python开发环境的配置请参考Python SDK环境配置。 DLI Python
及时对Hudi表进行Compaction，防止Hudi source算子checkpoint完成时间过长 当Hudi Source算子checkpoint完成时间长时，检查该Hudi表Compaction是否正常。因为当长时间不做Compaction时list性能会变差。 流读Hudi MOR表时，建议开启log
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