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云审计服务支持的DLI操作请参考《云审计服务支持的DLI操作列表说明》。 与云监控服务（CES）的关系 云监控（Cloud Eye）为DLI提供监控数据，监控作业中的多项指标，从而集中高效地呈现状态信息。 具体指标请参考《数据湖探索监控指标说明》。 与消息通知服务（SMN）的关系 消息通知服务（Simple
DLI弹性资源池和队列类 怎样查看弹性资源池和作业的资源使用情况？ 怎样判断当前DLI队列中的作业是否有积压？ 怎样查看DLI队列负载？ 怎样监控DLI队列上的作业异常？ 怎样将老版本的Spark队列切换成通用型队列 在default队列执行DLI SQL失败，提示超时异常怎么办？
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON消息。 Flink 支持将 Debezium
Queries）是针对MOR表进行的优化，只会读取最新的commit/compaction产生的快照（不包含delta log文件）。 表1 实时查询和读优化查询的trade-off Trade-off 实时查询 读优化查询 Data Latency（数据时延） 低 高 Query Latency（查询时延） 只对于MOR表，高（合并parquet
的正常执行。 作业资源的占用情况请参考怎样查看作业所需的资源CUs数？。 怎样查看作业所需的资源CUs数？ SQL作业： 请通过云监控服务提供的监控面板查看运行中的作业数和提交中的作业数，并根据作业数量判断SQL作业整体的资源占用情况。 Flink 作业： 登录DLI管理管理控制台。
System.out.println(result); } 查询作业监控信息 DLI提供查询Flink作业监控信息的接口。您可以使用该接口查询作业监控信息，支持同时查询多个作业监控信息。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Maxwell Format 功能描述 Maxwell是一个CDC（Changelog Data Capture）工具，可以将MySql中的更改实时流式写入到Kafka等流式connector。Maxwell为changelog提供了统一的格式，而且支持使用JSON对消息进行序列化。 Flink
Canal Format 功能描述 Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal
Canal Format 功能描述 Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal
规则 增量查询之前必须指定当前表的查询为增量查询模式，并且查询后重写设置表的查询模式 如果增量查询完，不重新将表查询模式设置回去，将影响后续的实时查询 示例 以SQL作业为例： 配置参数 hoodie.tableName.consume.mode=INCREMENTAL // 必须设置当前表读取为增量读取模式
AMING读取将持续监控表，并在新数据可用时以增量方式获取新数据。默认情况下，Flink会读取有界的表。 STREAMING读取支持同时使用分区表和非分区表。对于分区表，Flink将监控新分区的生成，并在可用时增量读取它们。对于未分区的表，Flink 会监控文件夹中新文件的生成情况，并增量读取新文件。
DWS Connector概述 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQ
使用Notebook实例提交DLI作业 Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块，提供在线的开发和调试能力，用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后，您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代
String DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。 使用跨源认证则无需在作业中配置置账号和密码。 示例 该示例是利用MySQL-CDC实时读取RDS MySQL中的数据，并写入到Print结果表中，其具体步骤如下（本示例使用RDS MySQL数据库引擎版本为MySQL 5.7
查看Spark作业实时运行资源 查看Spark作业实时运行资源，即查看有多少CU正在运行。 登录DLI 控制台，单击左侧“作业管理”>“Spark作业”，在作业列表中找到需要查看的Spark作业，单击“操作”列中的“SparkUI”。 在SparkUI页面可查看Spark作业实时运行资源。
消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下，这对于利用此功能很有用。 例如： 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图 临时连接更改数据库表的历史等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT/UPDATE/DELETE 消息编码为
对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kafka消息进行过滤，则可以考虑先实时接入生成offset，再truncate
Flink作业重启后，如何判断是否可以从checkpoint恢复 什么是从checkpoint恢复？ Flink Checkpoint 是一种容错恢复机制。这种机制保证了实时程序运行时，遇到异常或者机器问题时能够进行自我恢复。 从checkpoint恢复的原则 通常当作业执行失败、资源异常重启等非人为触发的异常
常见的用户维表有 MySQL，Redis等。 结果表：Flink作业输出的结果数据表，将每条实时处理完的数据写入的目标存储，如 MySQL，HBase 等数据库。 示例： Flink 实时消费用户订单数据的 Kafka 源表，通过Redis维表将商品ID关联维表获取商品分类，并计
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