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登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击作业名称，选择“运行日志”。 控制台只展示最新的运行日志，更多日志信息请查看保存日志的OBS桶。 在日志中搜索依赖包信息。 在日志中搜索“Classpath:”即可查看相关依赖包信息。 Flink 1.15 不再支持DLI程序包管
可以在编辑器下方窗格查看查询结果。 删除刚才创建的Hudi表： 如果创建的是外表，执行SQL删除表时仅删除Hudi表的元数据，数据仍然存在OBS桶中，需要手动清理。 DROP TABLE IF EXISTS hudi_table; 父主题： DLI中使用Hudi开发作业
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息
创建并提交Spark作业 场景描述 本章节指导用户通过API创建并提交Spark作业。 约束限制 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 涉及接口 创建弹性资源池：创建弹性资源池。 创建队列：在弹性资源池中添加队列。 上传分组资源：上传Spark作业所需的资源包。
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
sql("select * from dli_to_dws").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.
查询所有队列 功能介绍 该API用于列出该project下所有的队列。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET/v1.0/{project_id}/queues 参数说明 表1 URI参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 project_id
queue queueActions 提交作业（SQL） queue submitJob 取消作业（SQL） jobs cancelJob 授权obs桶给DLI服务 obs authorizeObsBucketsForStream 检查SQL语法 jobs checkSQL 删除作业 jobs
from opentsdb_new_test").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.
新创建的自定义函数F2立即生效 无影响。 如果创建自定义函数携带OR REPLACE，表示需要对已有的函数内容进行功能替换并实时生效。 该功能开启当前需要提交工单开通白名单。 如果要在所有SQL队列上立即生效，需要分别选择SQL队列执行一遍：CREATE OR REPLACE xxx
DLI支持在不迁移数据的情况下，直接对OBS中存储的数据进行查询分析，您只需要将数据上传OBS即可使用DLI进行数据分析。 上传数据至OBS请参考《对象存储用户指南》。 当需要将来自不同源的数据进行集中存储和处理时，迁移数据至DLI可以提供一个统一的数据平台。 您可以参考使用CDM迁移数据至DLI迁移数据至DLI后再提交作业。
完成最新checkpoint所用的时间 flink_jobmanager_job_lastCheckpointSize 最新checkpoint的大小，如果启用了增量检查点或更改日志，则此度量可能与lastCheckpointFullSize不同。 flink_jobmanager_job_num
sql("select * from dli_to_rd").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 创建Spark作业完成后，在控制台单击右上角“执行”提交
则最后一个“.”不可以数字开头（例如：**.12abc 或 **.12）。 支持跨账号导出数据，即，如果B账户对A账户授权后，A账户拥有B账户OBS桶的元数据信息和权限信息的读取权限，以及路径的读写权限，则A账户可将数据导出至B账户的OBS路径中。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API
out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取.out文件查看结果日志。
登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击作业名称，选择“运行日志”。 控制台只展示最新的运行日志，更多日志信息请查看保存日志的OBS桶。 在日志中搜索依赖包信息。 在日志中搜索“Classpath:”即可查看相关依赖包信息。 Flink 1.12依赖包 表4 Flink
DLI元数据是SQL作业、Spark作业场景开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 · 数据目录：数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据库。您可以在DLI中创建并管理多个Catalog，用于不同的元数据隔离。 · 数据库：数据库是按照数据结构来组织、存储
out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取.out文件查看结果日志。
option("password",password) .load().show(); 操作结果 提交Spark作业 将写好的java代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.
location")\ .load() jdbdDF.show() 操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.
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