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包年/包月计费模式的DLI资源可以和按需计费模式相互转换吗？ DLI暂不支持变更资源的计费模式。 请您根据业务场景提前做好资源规划，如资源消耗较大，建议您选择包年/包月或购买套餐包的形式更加优惠。 自建队列购买方式如下： 购买队列请参考创建队列。 弹性资源池购买方式如下： 具体弹
NED BY指定的列）必须已存在，而所要添加的分区不能重复添加，否则将出错。已添加的分区可通过IF NOT EXISTS避免报错。 若分区表是按照多个字段进行分区的，添加分区时需要指定所有的分区字段，指定字段的顺序可任意。 “partition_specs”中的参数默认带有“( )”。例如：PARTITION
配置多版本过期数据回收站 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后，过期的备份数据后续在执行insert overwrite或者truncate语句时会被系统直接清理。OBS并行文件系统可以通过配置回收站加速删除操作过期的备份数据。通过在表属性添加配置“dli.multi.version
OBS的使用涉及以下几项费用： 存储费用：静态网站文件存储在OBS中产生的存储费用。 请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。
怎样修改DLI上已经创建好的表的字段名称？ DLI本身不支持直接修改表的字段名称，但您可以通过以下步骤来解决这个问题表数据迁移的方式来解决该问题： 创建新表：创建一个新表，并定义新的表字段名称。 迁移数据：使用INSERT INTO ... SELECT语句将旧表的数据迁移到新表中。
请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。 DLI 在创建SQL作业前需购买队列，使用DLI的队列资源时，按照队列CU时进行计费。
执行SQL。通过按下键盘上的Ctrl+R或Ctrl + Enter，您可以执行SQL语句。 Ctrl+F 搜索SQL。通过按下键盘上的Ctrl + F，您可以搜索需要的SQL语句。 Shift+Alt+F 格式化SQL。通过按下键盘上的Shift+Alt+F，您可以将SQL语句格式化。
LakeFormation的IAM细粒度授权：授权使用LakeFormation API。 IAM服务通常提供了管理用户、组和角色的访问权限的方式。您可以在IAM控制台中创建策略（Policy），定义哪些用户或角色可以调用LakeFormation的API。然后，将这些策略附加到相应的用户或角色上。
DLI的数据可存储在哪些地方 DLI支持存储哪些格式的数据？ DLI支持如下数据格式： Parquet CSV ORC Json Avro DLI服务的数据可以存储在哪些地方？ OBS：SQL作业，Spark作业，Flink作业使用的数据均可以存储在OBS服务中，降低存储成本。
修改普通队列的网段 使用增强型跨源时，如果DLI队列的网段和用户数据源的网段发生冲突，您可以通过修改网段操作更改包年包月队列的网段。 如果待修改网段的队列中有正在提交或正在运行的作业，或者该队列已经绑定了增强型跨源，将不支持修改网段操作。 本节操作仅适用于普通队列，不适用于弹性资源池队列。
如果同账号同项目下存在多个相同名称的全局变量时，需要将多余相同名称的全局变量删除，保证同账号同项目下唯一，此时具备该全局变量修改权限的用户均可以修改对应的变量值。 如果同账号同项目下存在多个相同名称的全局变量，优先删除用户自建的。如果仅存在唯一名称的全局变量，则具备删除权限即的用户均可删除该全局变量。 父主题：
这时可以考虑使用OR REPLACE，或者替换所有作业中的函数F1为F2。 需要重启Spark SQL队列后新创建的自定义函数F2生效 需要重启Spark SQL队列，影响当前运行的作业。 重启队列后，影响F1原有功能，F1的功能变为和F2一样。 场景二 在原有程序包类的基础上
1 版本主要的功能特性。 更多版本新特性及性能优化请参考Release Notes - Spark 3.3.1。 表1 Spark 3.3.1版本优势 特性 说明 Native性能加速 Spark查询语句性能提升。 元数据访问性能提升 提升Spark在处理大数据时的元数据访问性能，提高数据处理流程效率。
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时，会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field，该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下： 对于fields： 创建的Flink作业运行脚本如下：
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时，会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field，该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下： 对于fields： 创建的Flink作业运行脚本如下：
key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key
1版本停止服务后，正在使用该版本的作业有哪些影响？ 在Spark 3.1.1 EOS时间后创建的队列，在执行作业时不支持选择已经EOS的计算引擎。 历史创建的队列仍然可以使用Spark 2.3.2执行作业，但作业执行过程中出现的错误，不再提供该版本的任何技术服务支持，请您尽快更换至新版本的计算引擎。 DLI
2版本停止服务后，正在使用该版本的作业有哪些影响？ 在Spark 2.3.2 EOS时间后创建的队列，在执行作业时不支持选择已经EOS的计算引擎。 历史创建的队列仍然可以使用Spark 2.3.2执行作业，但作业执行过程中出现的错误，不再提供该版本的任何技术服务支持，请您尽快更换至新版本的计算引擎。 DLI
示例3：使用CTAS将源表的全部数据或部分数据创建新的DLI表 示例说明：根据示例1：创建DLI非分区表中创建的DLI表table1，使用CTAS语法将table1中的数据复制到table1_ctas表中。 在使用CTAS建表的时候，可以忽略被复制的表在建表时所使用的语法，即不论在创建t
和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据DWS和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 连接DWS
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