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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
FileSystem结果表 功能描述 FileSystem sink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。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。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完
只需编写处理逻辑，无需关心多线程模型。 简单易用：直接使用标准SQL编写指标分析逻辑，无需关注背后复杂的分布式计算平台。 按需计费：日志分析按时效性要求按周期进行调度，每次调度之间存在大量空闲期。DLI按需计费只在使用期间收费，成本较独占队列降低50%以上。 建议搭配以下服务使用
Upsert Kafka 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka
对象存储OBS结果表 功能描述 FileSystem sink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。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。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强
Spark/Flink流任务仅执行Schedule，然后另起一个Spark SQL任务定时仅执行Run。 Spark批任务可以直接同时执行Schedule + Run。 为了保证入湖的最高效率，推荐使用同步产生compaction调度计划，异步执行compaction调度计划。 父主题：
只能依次回滚最新的commit时间戳，可以通过SHOW_TIME_LINE命令检查最新的instant time。 系统响应 可以检查任务状态是否成功，查看任务结果，查看任务日志确认有无异常。 父主题： Hudi CALL COMMAND语法说明
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
功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 确保已创建Kafka集群。 该场景
DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强
Upsert Kafka源表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changel
DLI通过Kafka结果表将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 确保已创建kafka集群。 该场景
Kafka 连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、结果表
OpenTSDB结果表 功能描述 OpenTSDB是基于HBase分布式的 ，可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。
属性编辑完成后，单击“保存”，保存属性配置信息。 配置作业调度 由于创建库表只需要执行一次，所以本示例只设置为单次调度。 鼠标左键单击作业画布空白处。 单击 “调度配置” ，选择 “单次调度”（该作业只会被调度一次，后续不会再被自动调度）。 图9 配置作业调度 完成调度配置后单击“执行调度”。 单击“前往运维中心”可以查看作业运行状况。
弹性资源池后端采用CCE集群的架构，支持异构，对资源进行统一的管理和调度。详细内容可以参考用户指南的弹性资源池。 图1 弹性资源池架构图 弹性资源池的优势主要体现在以下几个方面： 统一资源管理 统一管理内部多集群和调度作业，规模可以到百万核级别。 多AZ部署，支持跨AZ高可用。 租户资源隔离
JSON } TYPE { LOGICAL | DISTRIBUTED | VALIDATE | IO } 描述 显示一条语句的逻辑的或者分布式的执行计划，也可以用于校验一条SQL语句，或者是分析IO。 参数TYPE DISTRIBUTED用于显示分片后的计划（fragmented
错误，通常是由于作业的资源配置不足、数据倾斜、网络问题或任务过多导致的。 解决方案： 设置并发数：通过设置合适的并发数，可以启动多任务并行运行，从而提高作业的处理能力。 例如访问DWS大批量数据库数据时设置并发数，启动多任务的方式运行，避免作业运行超时。 具体并发设置可以参考对接
组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版，则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控 > 分布式消息服务 > kafka专享版” ，单击“kafka实例名称 > 消费组” ，选择具体的消费组名称，查看消费组的指标信息。 图1 消费组 反压状态
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