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则计算单元为8CU。 如果不手动配置TaskManager资源，则单TM所占CU数默认为1，单TM slot数显示值为0，但实际上，单TM slot数值依据上述公式计算结果为2。 如果手动配置TaskManager资源，请依据上述公式计算配置，建议作业最大并行数为计算单元2倍为宜。
则计算单元为8CU。 如果不手动配置TaskManager资源，则单TM所占CU数默认为1，单TM slot数显示值为0，但实际上，单TM slot数值依据上述公式计算结果为2。 如果手动配置TaskManager资源，请依据上述公式计算配置，建议作业最大并行数为计算单元2倍为宜。
/export 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 请求消息 表2 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 obs_dir 是 String OBS路径，用于保存导出的作业文件。
有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。 在这种情况下，可以配置该参数为false即禁用动态分区修剪优化，有助于减少内存使用，避免内存溢出和频繁的Full
"to-css-1174404953-hDTx3UPK.datasource.com:9200" resource为指定在CSS关联的资源名。格式可以用"/index/type"指定资源位置（可简单理解index为database，type为table，但绝不等同）。 ES 6.X版本中，单个Ind
er的ip地址和端口号获取方式如下： 在MRS Manager上，选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > ZooKeeper > 实例”，获取ZooKeeper角色实例的IP地址。 在MRS Manager上，选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > ZooKeeper
er的ip地址和端口号获取方式如下： 在MRS Manager上，选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > ZooKeeper > 实例”，获取ZooKeeper角色实例的IP地址。 在MRS Manager上，选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > ZooKeeper
arquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge On Read 读时合并表也简称MOR表，使用
暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数。 Flink Opensource SQL作业中使用自定义函数时，不支持生成静态流图。 POM依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId>
SDK使用说明。 队列相关 介绍创建队列、获取默认队列、查询所有队列、删除队列的Java SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询指定资源包、删除资源包的Java SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关Java SDK使用说明。 Flink作业相关
步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接RDS和DWS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。 步骤6：发送数据和查询结果：RDS Postgres的表上插入数据，在DWS上查看运行结果。 步骤1：创建队列 登录D
价格摘要报告查询。\r\n-- 在单个表lineitem上查询某个时间段内，对已经付款的、已经运送的等各类商品进行统计，包括业务量的计费、发货、折扣、税、平均价格等信息。\r\n-- 特点：带有分组、排序、聚集操作并存的单表查询操作。这个查询会导致表上的数据有95%到97%行被读取到。\r\nSELECT\r\n
生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考
Flink的Dataflow模型，高性能计算资源，从用户自建的Kafka、MRS-Kafka、DMS-Kafka消费数据，单CU每秒吞吐1千~2万条消息。 细粒度权限管理：P公司内部有N个子部门，子部门之间需要对数据进行共享和隔离。DLI支持计算资源按租户隔离，保障作业SLA；支持数据权
步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接Kafka和RDS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。 步骤6：发送数据和查询结果：Kafka上发送流数据，在RDS上查看运行结果。 步骤1：创建队列 登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“资源管理 >
单数据流与商品商品类别信息维表关联起来，然后聚合统计订单总额，最后将统计结果写入结果表。 本例中订单表作为驱动源表输入，商品类别信息表作为静态维表，统计结果表作为作业最终输出。 Connector支持列表 表1 Connector支持列表 Connector 源表 维表 结果表 BlackHole
_cpu_usage 弹性资源池CPU使用率 展示用户弹性资源池的CPU使用率。 0~100 弹性资源池 5分钟 elastic_resource_pool_mem_usage 弹性资源池内存使用率 展示用户弹性资源池的内存使用率。 0~100 弹性资源池 5分钟 elastic
数据存储路径。 “1”：抛出异常。 “0”：忽略。 默认值为“0”。 udf_jar_url 否 String 用户已上传到DLI资源管理系统的资源包名，用户sql作业的udf jar通过该参数传入。 manager_cu_number 否 Integer 用户为作业选择的管理单
database_name}/users 参数说明 表1 URI 参数 参数名称 是否必选 说明 project_id 是 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 database_name 是 被查询的数据库名称。 请求消息 无请求参数。 响应消息 表2 响应参数
步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接Kafka和CSS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。 步骤6：发送数据和查询结果：Kafka上发送流数据，在CSS上查看运行结果。 步骤1：创建队列 登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“资源管理 >
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