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的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS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根据DWS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。 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink
图1 profile文件 图2 dbt_project.yml文件中配置的profile 验证配置 执行以下命令测试DBT配置是否正确： dbt debug 执行项目作业 测试通过后执行以下命令来执行您的数据模型。 dbt run 父主题： 使用BI工具连接DLI分析数据
确认该算子具体功能，以进行下一步优化。 所有算子反压都正常（绿色），但存在数据堆积 该场景说明性能瓶颈点在Source，主要是受数据读取速度影响，此时可以通过增加Kafka分区数并增加source并发解决。 作业一个算子反压高（红色），而其后续的多个并行算子都不存在反压（绿色）
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 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
如果目标数据源为云下的数据库，则需要通过公网或者专线打通网络。通过公网互通时，需确保CDM集群已绑定EIP、CDM云上安全组出方向放通云下数据源所在的主机、数据源所在的主机可以访问公网且防火墙规则已开放连接端口。 数据源为云上的DWS、MRS等服务时，网络互通需满足如下条件： i. CDM集群与
如果目标数据源为云下的数据库，则需要通过公网或者专线打通网络。通过公网互通时，需确保CDM集群已绑定EIP、CDM云上安全组出方向放通云下数据源所在的主机、数据源所在的主机可以访问公网且防火墙规则已开放连接端口。 数据源为云上服务RDS、MRS时，网络互通需满足如下条件： i. CDM集群与云
说明：对此规则或建议进行的解释。 示例：对此规则或建议从正、反两个方面给出。 适用范围 基于DLI-Hudi进行数据存储、数据加工作业的设计、开发、测试和维护。 该设计开发规范是基于Spark 3.3.1，Hudi 0.11.0版本。 父主题： DLI Hudi开发规范
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-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试）。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
域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 集成TPC-H测试套件 用户可以通过DLI内置的TPC-H测试套件进行简单高效的交互式查询，无需用户上传数据，即可以体验DLI的核心功能。 商用 TPC-H使用指导 2 支持存储量套餐包
table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"} {"target":"flink","separator":"-"}
table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"} {"target":"flink","separator":"-"}
com/archives/c-j/选择5.1.48版本下载，从中获取mysql-connector-java-5.1.48.jar，然后进行上传。 - 单击“测试”测试参数是否配置无误，“测试”成功后单击“保存”创建该连接，并回到连接管理界面。 图3 创建MySQL连接成功 步骤3：创建CDM与DLI的数据连接 进
容写入到Parquet文件的footer中。 Bucket索引：在写入数据过程中，通过主键进行Hash计算，将数据进行分桶写入；该索引写入速度最快，但是需要合理配置分桶数目；Flink、Spark均支持该索引写入。 状态索引：Flink引擎独有索引，是将行记录的存储位置记录到状态
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-->测试地址连通性-->输入kafka或ecs的地址-->测试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 购买ecs集群，并下载5
外部数据源之间的网络。 当前Flink作业支持访问的外部数据源详情请参考DLI常用跨源分析开发方式。 创建跨源连接操作请参见配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）。 创建完跨源连接后，可以通过“资源管理 > 队列管理”页面，单击“操作”列“更多”中的“测试地址连通性”，验证
这个表达式用于列出指定schema下的所有表。如果没有指定schema，则默认使用当前所在的schema。 可选参数like被用于基于关键字来进行匹配。 示例 --创建测试表 Create table show_table1(a int); Create table show_table2(a int); Create
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 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
作业编排：将数据处理和数据分析脚本编排成一个pipeline。DataArts会按照编排好的pipeline顺序执行各个节点。请参考步骤4：作业编排。 测试作业运行：测试作业运行。请参考步骤5：测试作业运行。 设置作业调度与监控：设置作业调度属性与监控规则。请参考步骤6：设置作业周期调度和相关操作。 环境准备 DLI资源环境准备
OPTIMIZE 命令功能 OPTIMIZE命令用于优化数据在存储中的布局，提高查询速度。 注意事项 由于Optimize是一项耗时的活动，因此需要根据更好的最终用户查询性能与优化计算时间之间的权衡来确定运行Optimized的频率。 分区表优化需要设置参数spark.sql.f
NET SDK视频指导 SDK列表提供了DLI云服务支持的SDK列表，您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 在线生成SDK代码 【样例】 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API E
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