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建议排查代码，确认是否有内存泄漏。 图2 Full GC 处理步骤 如果频繁Full GC, 建议排查代码，是否有内存泄漏。 增加单TM所占的资源。 联系技术支持，修改集群心跳配置参数。 父主题： Flink作业性能调优类
S桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾斜，在INSERT语句后可加上“distribute by rand()”，可以增加处理作业的并发量。例如： insert into table table_target select * from table_source distribute
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
在创建的新数据源配置界面中，输入Kyuubi服务器的相关信息。 数据库名称：本例输入DLI数据库名称。 服务器地址：输入Kyuubi服务器的弹性公网IP地址。 端口号：Kyuubi服务监听的端口，使用Hive Thirft协议，默认端口10009。 用户名和密码：按需配置Kyuubi服务器用户名和密码。 按需配置其他高级选项，然后保存配置。
预览SQL作业查询结果 功能介绍 该API用于在执行SQL查询语句的作业完成后，查看该作业执行的结果。目前仅支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。 该API只能查看前1000条的结果记录，且不支持分页查询。若要查看全部的结果记录，需要先导出查询结果再进行查看，详细请参见导出查询结果。 调试
updated 问题现象 客户对DWS执行并发insert overwrite操作，报错：org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: tuple concurrently updated。 原因分析 客户作业存在并发操作，同时对一张表执行两个insert
在DLI使用Hudi提交Spark SQL作业 登录DLI管理控制台，选择“SQL编辑器”首进入提交SQL作业的界面。提交SQL作业时需要选择支持Hudi的Spark SQL队列。 创建一张Hudi表： 将如下的建表语句粘贴至DLI SQL编辑器的输入区域，修改 LOCATION
Upsert Kafka源表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changelog流
Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、结果表 支持数据格式 CSV JSON Apache Avro Confluent Avro
阶段 相关文档 1 支持数据扫描量套餐包 DLI增加数据扫描量套餐包，降低数据扫描量费用。 商用 产品价格详情 2 支持全局变量功能 DLI支持设置全局变量，用于保护用户关键信息。 商用 全局变量 2020年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 支持IAM细粒度授权 DLI支持通过IAM进行细粒度授权。
由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。 414 Request-URI Too Large 请求的URI过长（URI通常为网址），服务器无法处理。 415
“DEFAULT”。在CDM“作业管理”界面，支持作业分组显示、按组批量启动作业、按分组导出作业等操作。 是否定时执行：如果需要配置作业定时自动执行可开启。这里保持默认值“否”。 抽取并发数：设置同时执行的抽取任务数，适当的抽取并发数可以提升迁移效率，配置原则请参见性能调优。这里保持默认值“1”。
管理DLI全局变量 什么是全局变量 DLI支持在管理控制台设置全局变量，将作业开发过程中频繁使用的变量设置为全局变量，可以避免在编辑作业过程中重复定义，减少开发与维护成本。通过使用全局变量可以替换长难复杂变量，简化复杂参数，提升SQL语句可读性。 本节操作为您介绍如何创建全局变量。
false：指定标签。 tags 否 Array of objects 包含标签。请参考tags。 最多支持20个标签。 每个资源中的键不能重复，同一个键中值不能重复。 无tag过滤条件时返回全量数据。 matches 否 Array of objects 搜索字段。 请参考matches。
SQL类型队列：SQL队列支持提交Spark SQL作业。 通用队列：支持Spark程序、Flink SQL、Flink Jar作业。 不支持队列类型切换，如需使用其他队列类型，请重新购买新的队列。 管理队列 不支持切换队列的计费模式。 队列不支持切换区域。 创建队列时（非弹性
其中，“=”需要转义为“%3D”，“k1”为标签键1，“v1”为标签值1，“k2”为标签键2，“v2”为标签值2。 注意：当前只支持所有tags值整体的模糊查询，不支持精确查询。 带入query参数的URL示例如下： GET /v1.0/{project_id}/databases?wi
partitionColumn 读取数据时，用于设置并发使用的数值型字段。 说明： “partitionColumn”、“lowerBound”、“upperBound”、“numPartitions”四个参数必须同时设置，不支持仅设置其中某一个或某几个。 为了提升并发读取的性能，建议使用自增列。 lowerBound
(算子总并行数 / 单TM Slot数) * 单TM所占CU数 例如：CU数量为9CU，管理单元为1CU，最大并行数为16，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。
data_path 是 String 导入的数据路径（当前仅支持导入OBS上的数据）。 data_type 是 String 导入的数据类型（当前支持csv、parquet、orc、json、avro数据类型）。 说明： 不支持导入Hive表生成的avro格式数据。 database_name
插入的数据不能为null；插入的数据相同，会覆盖原数据；插入的数据只有value值不同，也会覆盖原数据。 不支持INSERT OVERWRITE语法。 不建议对同一张表并发插入数据，因为有一定概率发生并发冲突，导致插入失败。 时间戳格式只支持yyyy-MM-dd hh:mm:ss。 示例 1 INSERT INTO
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