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自定义函数中提供了可选的open(FunctionContext context)方法，FunctionContext具备参数传递功能，自定义配置项通过此对象来传递。自定义函数的参数传递操作步骤如下： 在Flink OpenSource SQL编辑页面右侧自定义配置中添加参数pipeline.g
如何呢？其实PySpark本身就已经考虑到这一点了，那就是基于PyFiles来指定依赖，在DLI Spark作业页面中可以直接选取存放在OBS上的Python第三方程序库（支持zip、egg等）。 图1 Spark作业编辑页面 对于依赖的这个Python第三方库的压缩包有一定的结
10作业程序开发的样例代码可以参考使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南。 2020年12月之后创建的新队列才能使用Flink 1.10依赖包。 表5 Flink 1.10依赖包 依赖包名称 bcpkix-jdk15on-1.60.jar esdk-obs-java-3.20.6.1.jar java-xmlbuilder-1
Checkpoint和Savepoint生成机制及格式一致，因而，也可以通过Flink作业列表“操作”列中的“更多”>“导入保存点”，导入OBS中最新成功的Checkpoint，并从中恢复。 图3 停止作业 图4 恢复保存点 父主题： Flink作业性能调优类
"message": "Submit restart job success, it need some time to cancel jobs, please wait for a while and check job status", "job_id": "d9039
监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.DLI 监控指标 表1 数据湖探索服务支持的监控指标 指标ID 指标名称 指标含义 取值范围 测量对象 监控周期（原始指标） queue_cu_num 队列CU使用量 展示用户队列申请的CU数 ≥0 队列 5分钟 queue_job_launching_num
请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的时候，PATCH可能会去创建一个新的资源。
Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表连接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs 外表，并插入数据。 CREATE TABLE if not exists dimension_hive_table ( product_id
ON NULL INPUT SYMBOL com.test.udf.hetuengine.functions.repeat URI obs://bucket/user/hetuserver/udf/data/hetu_udf/udf-test-0.0.1-SNAPSHOT.jar
//指定写入的是Hudi表 'path' = 'obs://bucket/path/hudi_sink_table', //指定Hudi表的存储路径
（推荐）介绍的API。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/queues/{queue_name}/jobs/submit-job 参数说明 表1 URI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。
name string); CREATE TABLE test_like_properties LIKE test0 LOCATION 'obs://bucket1/test/test_like_properties'; 执行sql： DESCRIBE FORMATTED test_like_properties;
在Flink作业进行动态扩缩时后台作业需要停止继而从savepoint恢复，因此未恢复成功前，作业无法处理数据。 因扩缩容过程中需要触发savepoint，因此必须配置obs桶，并保存日志，同时请注意开启checkpoint。 扩缩容检测周期不要设置过小，避免频繁启停作业。 扩缩容作业恢复过程中的时间长短受sa
fileName为需要访问的文件名。 本节示例适用于Flink 1.12版本。Flink 1.15版本的Jar作业开发指导请参考Flink Jar写入数据到OBS开发指南。 配置文件使用方法 方案一：直接在main函数里面加载文件内容到内存，然后广播到各个taskmanager，这种方式适合那种需要提前加载的少量变量。
创建队列 功能介绍 该API用于创建队列，该队列将会绑定用户指定的计算资源。 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为5~15分钟。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/queues 参数说明
Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表连接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs 外表，并插入数据。 CREATE TABLE if not exists dimension_hive_table ( product_id
by a1, a2 with cube spark.sql.distinct.aggregator.enabled false dli.jobs.sql.resubmit.enable null 通过设置该参数可以控制在driver故障、队列重启时Spark SQL作业是否重新提交。
原生数据类型 DLI支持原生数据类型，请参见表1。 表1 原生数据类型 数据类型 描述 存储空间 范围 OBS表支持情况 DLI表支持情况 INT 有符号整数 4字节 -2147483648～2147483647 是 是 STRING 字符串 - - 是 是 FLOAT 单精度浮点型
CREATE FUNCTION mergeBill AS 'com.xxx.hiveudf.MergeBill' using jar 'obs://onlyci-7/udf/MergeBill.jar'; 父主题： 自定义函数
{endpoint}信息请从地区和终端节点获取。 Body： { "paths": [ "https://test.obs.xxx.com/txr_test/jars/spark-sdv-app.jar" ], "kind": "jar",
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