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数据目录名称。默认使用dli数据目录。 如果使用Lakeformation元数据，填写具体的数据目录名称。 dli schema 是 提交作业使用的DLI的数据库名称。 tpch 步骤3：测试使用DBT提交作业至DLI 初始化DBT项目 在空目录下执行以下命令以初始化DBT项目： dbt init 配置dbt_project
size.bytes为准，提交该批次的数据。 batch.size.bytes 单次batch的总数据量上限，默认为1mb。如果单条数据非常小，在bulk存储到总数据量前提前到达了单次batch的条数上限，则停止存储数据，以batch.size.entries为准，提交该批次的数据。 es
Spark作业相关 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 提交批处理作业 DLI提供执行批处理作业的接口。您可以使用该接口执行批处理作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Python SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关的Python SDK使用说明。 Spark作业相关 介绍提交Spark作业、取消Spark作业、删除Spark作业等Python SDK使用说明。 父主题： Python SDK
'connector' = 'print' ); insert into printSink select * from dataGenSource; 该作业提交后，作业状态变成“运行中”，后续您可通过如下操作查看输出结果。 方法一： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 在
收取计算费用。 当前仅适用于在默认default队列中提交作业按扫描数据量计费。 CU是弹性资源池的计价单位。 1CU= 1Core 4GMem。不同规格对应的计算能力不一样，规格越高计算能力越好。 default队列中提交作业按扫描数据量计费。 计费模式 DLI在不同的计费项下有不同的计费模式，具体详见表2说明。
给其他企业业务账号，便于企业集中配置VPC安全策略，有利于资源有序集中管理。 企业业务账号使用共享的VPC和子网创建资源，并想要使用DLI提交作业访问共享VPC中的资源。此时需要建立DLI与共享VPC中资源的网络连接。 例如：账号A为企业IT管理账号，是VPC资源的所有者，创建V
/extension/dli/spark-jar/datasource/hbase/* 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。
SDK使用说明。 Flink作业相关 介绍新建Flink作业、查询作业详情、查询作业列表等Java SDK使用说明。 Spark作业相关 介绍提交Spark作业、查询所有Spark作业、删除Spark作业等Java SDK使用说明。 Flink作业模板相关 介绍新建Flink作业模板
试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource sql作业，选择flink1.12版本，并提交运行，其代码如下： create table kafkaSource( id bigint, name string, description
utf8mb4_general_ci; 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本，提交运行作业。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的
请求发送是否成功。“true”表示请求发送成功。 message 是 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 否 String 提交请求成功时，生成并提交一个新的作业，返回作业ID。用户可以使用作业ID来查询作业状态和获取作业结果。 job_mode 否 String 作业执行模式：
查询日志的数量。 type 否 String 当“type”为“driver”时，输出Spark Driver日志。 index 否 Integer 当提交的作业进行重试时，会有多个driver日志。“index”用于指定driver日志的索引号，默认为“0”。需要与“type”参数一起使用。
每次从数据库拉取数据的行数。若指定为0，则会忽略sql hint。 scan.auto-commit 否 true Boolean 是否设置自动提交，以确定事务中的每个statement是否自动提交 pwd_auth_name 否 无 String DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。用户若配置该配置项则不用在SQL中配置账号和密码。
Jar作业读写DIS数据的操作方法。 Spark Jar作业开发 使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 介绍从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark Jar作业的开发样例。
详细的弹性资源池创建流程可以参考创建弹性资源池并添加队列。 参数填写完成后，单击“立即购买”，确认配置信息无误后，单击“提交”完成弹性资源池创建。 弹性资源池创建任务提交后，会在弹性资源池管理界面的“状态”列显示当前资源池的创建状态，当状态显示为“可使用”时表示资源池可以正常使用。 步骤二：添加队列到弹性资源池
* 从 Kafka brokers 中的 consumer 组（consumer 属性中的 group.id 设置）提交的偏移量中开始读取分区。 * 如果找不到分区的偏移量，那么将会使用配置中的 auto.offset.reset
jar作业为例）： Spark jar作业可以通过两种方式来读取Hudi表：Spark datasource API 或者通过 SparkSession 提交 SQL。 配置项 hoodie.datasource.query.type 需要配置为 snapshot（snapshot同时也是默认值，因此可以缺省）。
每次从数据库拉取数据的行数。如果指定为0，则会忽略sql hint。 scan.auto-commit 否 true Boolean 是否设置自动提交，以确定事务中的每个statement是否自动提交 lookup.cache.max-rows 否 无 Integer lookup cache的最大行数，如果超过
eueName队列 queue.deleteQueue(); } 获取默认队列 DLI提供查询默认队列的接口，您可以使用默认队列提交作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 private static void getDefaultQueue(DLIClient client)
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