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Import类型的作业，记录其导入的数据是否包括列名。 detail 是 String SQL查询的相关列信息的Json字符串。 statement 是 String 作业执行的SQL语句。 message 否 String 系统提示信息。 end_time 否 Long 作业结束的时间。是单位为“毫秒”的时间戳。
原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析
//指定写入的是Hudi表 'path' = 'obs://bucket/path/hudi_sink_table', //指定Hudi表的存储路径 'table.type' = 'MERGE_ON_READ'
创建包含SELECT查询结果的新表。 使用CREATE TABLE创建空表。 使用IF NOT EXISTS子句时，如果表已经存在则不会报错。 可选WITH子句可用于设置新创建的表的属性，如表的存储位置（location）、是不是外表（external）等。 示例 用指定列的查询结果创建新表
会将TimeLine里的所有Compaction Plan一个一个去执行，一直到全部都执行完。 对于Merge-On-Read表，数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储，更新被记录到增量文件，然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-O
QUET文件类型的表。 如果用户CTAS建表指定的文件格式为AVRO类型，而且直接使用数字作为查询语句（SELECT）的输入，如“CREATE TABLE tb_avro STORED AS AVRO AS SELECT 1”则会报schema解析异常。 此问题的原因是如果不指定
在弹性资源池的列表页，选择要操作的弹性资源池，单击操作列的“添加队列”。 配置队列的基础配置，具体参数信息如下。 表2 弹性资源池添加队列基础配置 参数名称 参数说明 名称 弹性资源池添加的队列名称。 类型 选择创建的队列类型。 执行SQL作业请选择SQL队列。 执行Flink或Spark作业请选择通用队列。
ent avro的形式写入作为sink的topic中。 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多
Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。 table_name Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 obs_path Obs路径，表示Delta表的存储位置。 timestamp_expression 时间戳，不能晚于当前时间，格式'yyyy-MM-ddTHH:mm:ss
在作业运行界面勾选“保存作业日志”，在“OBS桶”参数选择存储运行日志的OBS桶。单击“启动”重新运行作业。作业重新运行完成后再执行3及后续步骤。 在Flink作业列表单击对应作业名称，进入作业详情页面，选择“运行日志”页签。 单击OBS桶，获取对应作业的完整运行日志。 图2 查看运行日志 下载最新“jobmanager
赋权：当前用户可将作业的权限赋予其他用户。 回收：当前用户可回收其他用户具备的该作业的权限，但不能回收该作业所有者的权限。 查看其他用户具备的权限：当前用户可查看其他用户具备的该作业的权限。 为已有权限的用户赋予权限或回收权限。 在对应作业“用户权限信息”区域的用户列表中，选择需要
Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。
只能为user-defined，表示使用自定义的source。 connector.class-name 是 source函数的全限定类名。 connector.class-parameter 否 source函数其构造函数的参数，只支持一个String类型的参数。 注意事项 connector
obs_path OBS存储路径。 注意事项 所要修改位置的表分区必须是已经存在的，否则将报错。 “partition_specs”中的参数默认带有“( )”，例如：PARTITION (dt='2009-09-09',city='xxx')。 所指定的新的OBS路径必须是已经存在的绝对路径，否则将报错。
新版本的Parquet文件，那旧版本的文件就不能被Clean清理，增加存储压力。 提交Spark jar作业时，CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计
容到设定的目标大小。 队列资源缩容时，系统不保证将队列资源完全缩容到设定的目标大小。通常队列资源缩容时，系统会先检查资源使用情况，判断是否存在缩容空间，如果现有资源无法按照最小缩容步长执行缩容任务，则队列可能缩容不成功，或缩容一部分规格的情况。 因资源规格不同可能有不同的缩容步长
弹性资源池模式：计算资源的池化管理模式，提供计算资源的动态扩缩容能力，同一弹性资源池中的队列共享计算资源。通过合理设置队列的计算资源分配策略，可以提高计算资源利用率，应对业务高峰期的资源需求。 适用场景：适合业务量有明显波动的场合，如周期性的数据批处理任务或实时数据处理需求。 支持的队列类型：
查询作业列表 功能介绍 查询当前用户的作业列表，可以根据作业ID作为ID，查询大于ID或小于ID的限定条数的作业，默认查询全部状态的作业，也可以设定运行中或其他状态条件。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 GET /v1.0/{projec
选择作业运行时使用的队列资源。 应用程序 选择Jar作业程序包。 Jar包的管理方式： 上传OBS管理程序包：提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。 上传DLI管理程序包：提前将对应的jar包上传至OBS桶中，并在DLI管理控制台的“数据管理>程序包
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taskmanager.out文件查看结果日志。
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