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Flink Jar作业设置backend为OBS，报错不支持OBS文件系统 问题现象 客户执行Flink Jar作业，通过设置checkpoint存储在OBS桶中，作业一直提交失败，并伴有报错提交日志，提示OBS桶名不合法。 原因分析 确认OBS桶名是否正确。 确认所用AKSK是否有权限。
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
IEF系统事件上报（废弃） 功能介绍 该API用于处理IEF系统事件上报。 DLI不再支持边缘作业场景的API调用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1/{project_id}/edgesrv/system-events 参数说明
常用操作与系统权限关系 表1列出了DLI SQL常用操作与系统策略的授权关系，您可以参照该表选择合适的系统策略。更多SQL语法赋权请参考《权限列表》章节。 表1 DLI常用操作与系统权限的关系 资源 操作 说明 DLI FullAccess DLI ReadOnlyAccess Tenant
Spark开源命令支持说明 本章节介绍了目前DLI对开源的Spark SQL语法的支持情况。详细的语法、参数说明，示例等信息请参考Spark官方文档。 表1 DLI Spark开源命令支持说明 功能描述 语法示例 DLI Spark 2.4.5 DLI Spark 3.3.1 创建数据库
弹性资源池中队列的扩缩容策略、系统自动触发弹性资源池扩缩容时都会引起弹性资源池CU的变化，部分情况下系统无法保证按计划扩容/缩容至目标CUs： 弹性资源池扩容时，可能会由于物理资源不足导致弹性资源池无法扩容到设定的目标大小。 弹性资源池缩容时，系统不保证将队列资源完全缩容到设定的目标大小。
本节操作介绍DBT连接DLI的操作步骤。 操作前准备 环境要求 确保您的系统环境满足以下要求。 操作系统：Windows 或 Linux DBT是一个基于Python的工具，请确保已安装了Python。 Python 版本：Python 3.8 或更高版本，推荐使用 Python
富的API，便于快速与其他数据系统的集成。 · Flink Jar作业：允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更大的灵活性和自定义能力。适合需要自定义函数、UDF（用户定义函数）或特定库集成的复杂数据处理场景。可以利用Flink的生态系统，实现高级流处理逻辑和状态管理。
该API用于创建与其他服务的增强型跨源连接。 如果需要了解Console界面的使用方法，可参考《数据湖探索用户指南》中的“增强型跨源连接”。 系统default队列不支持创建跨源连接。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v2.0/{
FileSytem结果表 功能描述 FileSystem结果表用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。数据生成后，可直接对生成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时会统计大小。
仅支持YARN集群。 上下游数据连接 除了开源connector之外，还提供开箱即用的connector，包括数据库（RDS、GaussDB）、消息队列（DMS）、数据仓库（DWS）、对象存储（OBS） 相比开源connector有较多易用性和稳定性提升。 仅提供开源connector。 开发与运维
用户可以通过云监控服务（CES）查看作业数据输入输出的详细信息。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理”>“Flink作业”，进入Flink作业管理页面。 单击需要查看的作业名称，进入“作业详情”页面。 单击页面右上角的“作业监控”，将跳转至云监控服务（CES）。 图1
管式的Spark计算服务。 在总览页面，单击Spark作业右上角的“创建作业”，或在Spark作业管理页面，单击右上角的“创建作业”，均可进入Spark作业编辑页面。 进入Spark作业编辑页面，页面会提示系统将创建DLI临时数据桶。该桶用于存储使用DLI服务产生的临时数据，例如
Integer 子作业ID，对应开源spark JobData的jobId。 name 否 String 子作业name，对应开源spark JobData的name。 description 否 String 子作业description，对应开源spark JobData的description。
JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 Flink 还支持将 Flink
发。 环境准备 在进行Spark Jar作业开发前，请准备以下开发环境。 表1 Spark Jar作业开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，支持Windows7以上版本。 安装JDK JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ
配置DLI对接AOM Prometheus监控 AOM服务提供的Prometheus监控是一种全面对接开源Prometheus生态的监控解决方案。它支持多种类型的组件监控，提供预置监控大盘和全面托管的Prometheus服务，通过Prometheus监控来统一采集、存储和显示监控
配置DBeaver连接DLI进行数据查询和分析 DBeaver 是一个免费且开源的数据库管理工具，支持多种数据库，通过DBeaver这款可视化数据库管理工具可以查看数据库结构、执行SQL查询和脚本、浏览和导出数据等。本节操作介绍DBeaver连接DLI服务的操作步骤。 操作前准备 工具包 DLI的JDBC驱动：
userDefined结果表 功能描述 您可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入到指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类： 自定义sink类需要继承Flink开源类：RichSinkFunction，并指定数据类型为：Tuple2<Boolean, Row>。
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