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body = new GetFlinkJobsMetricsBody(); body.jobIds(job_ids); QueryFlinkJobMetricsResponse result = client.getFlinkJobsMetrics(body);
int, mm int, dd int) using hudi --指定hudi 数据源 partitioned by(yy,mm,dd) --指定分区， 支持多级分区 location 'obs
说明： 程序包需提前上传至OBS服务中保存。 只支持选择文件。 disToDis.properties所在的OBS路径。 分组名称 选择“已有分组”：可选择已有的分组。 选择“创建新分组”：可输入自定义的组名称。 选择“不分组”：不需要选择或输入组名称。
注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
//bucket/to_your_table"); // 指定读取的hudi表路径，DLI仅支持使用OBS路径 dataFrame.show(100); // 2.
${tableName} where create_time='2024-08-01'") .show(100) } } 随后执行maven打包命令，从target目录获取打包的jar文件并上传至OBS目录中。
certificate 否 无 String Elasticsearch集群的证书在obs中的位置。 例如：obs://bucket/path/CloudSearchService.cer 仅在开启安全模式，且开启https，且未使用其他跨源认证的场景下下需要配置该参数。
注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
Flink作业访问DIS，OBS和SMN数据源，无需创建跨源连接，可以直接访问。 使用非弹性资源池模式的计算资源时，增强型跨源仅支持包年包月队列、按需计费模式下的专属队列。
建议搭配以下服务使用 OBS，DIS，DWS，RDS 图1 游戏运营数据分析 异构数据源联邦分析 车企数字化服务转型 面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革，车企通过构建车联云平台和车机OS，将互联网应用与用车场景打通，完成车企数字化服务转型，从而为车主提供更好的智联出行体验，增加车企竞争力
表2 Flink作业基本信息 参数 参数说明 ID 所提交Flink作业的ID，由系统默认生成。 名称 所提交Flink作业的名称。 类型 所提交Flink作业的类型。
注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
布隆过滤器消除了对外部系统的依赖，并存储在Parquet数据文件的页脚中。 BLOOM hoodie.index.bloom.num_entries 存储在布隆过滤器中的条目数。
message 是 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 error_code 是 String 错误码。 stream_graph 是 String 静态流图的描述信息。 请求示例 生成Flink SQL作业的静态流图，流图的类型为静态流图。
处理时间属性 可以简单地通过使用了系统函数 PROCTIME() 的 proc AS PROCTIME() 语句进行定义。 另一方面，由于事件时间列可能需要从现有的字段中获得，因此计算列可用于获得事件时间列。
OBS Browser+提供强大的拖拽上传功能，您可以将本地的一个或多个文件或者文件夹拖拽到对象存储的对象列表或者并行文件系统的对象列表中；同时您也可以将文件或文件夹拖拽到指定的目录上，这样可以上传到指定的目录中。
注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
在使用时系统先按照spark.sql.aggregate.adaptivePartialAggregationInterval配置的间隔进行分析，当处理的行数到达间隔之后，再计算”已处理的group分组/已处理的行数”，如果比例大于配置的阈值，则认为预聚合效果不好，此时可以直接选择跳过
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