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Flink作业所需要使用的桶授权信息如下，其中domainId和userId分别为DLI的账号和子账号，bucketName为用户桶名，timeStamp为策略创建时的时间戳。 { "Statement": [ { "Effect": "Allow",
参数说明 配置样例 优先级 当前弹性资源池中的优先级数字越大表示优先级越高。本例设置一条扩缩容策略，默认优先级为1。 1 时间段 首条扩缩容策略是默认策略，不能删除和修改时间段配置。 即设置00-24点的扩缩容策略。 00-24 最小CU 设置扩缩容策略支持的最小CU数。 16 最大CU
brand int 品牌ID 脱敏 评价数据 表3 评价数据 字段名称 字段类型 字段说明 取值范围 deadline string 截止时间 单位：天 product_id int 商品编号 脱敏 comment_num int 累计评论数分段 0表示无评论 1表示有1条评论 2表示有2-10条评论
0b33ea2a7e0010802fe4c009bb05076d kyuubi.engine.dli.sql.limit.time.sec SQL查询的执行时间限制。 默认600s 否 300 kyuubi.engine.dli.result.line.num.limit SQL查询的返回的最大条数。
次。 2：at_least_once，数据至少被消费一次。 默认值为1。 checkpoint_interval 否 Integer 快照时间间隔。单位为秒，默认值为“10”。 obs_bucket 否 String 当“checkpoint_enabled”为“true”时，该参数是用户授权保存快照的OBS桶名称。
保持写入的性能。使用该索引无法支持Flink和Spark交叉混写。 对于数据总量持续上涨的表，采用Bucket索引时，须使用时间分区，分区键采用数据创建时间。 参照Flink状态索引的特点，Hudi表超过一定数据量后，Flink作业状态后端压力很大，需要优化状态后端参数才能维持性
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 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。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。
0b33ea2a7e0010802fe4c009bb05076d kyuubi.engine.dli.sql.limit.time.sec SQL查询的执行时间限制。 默认600s 否 300 kyuubi.engine.dli.result.line.num.limit SQL查询的返回的最大条数。
lookup.cache.ttl 否 -1 Long 维表配置，缓存超时时间，超过该时间的数据会被剔除。格式为：{length value}{time unit label}，如123ms, 321s，支持的时间单位包括: d,h,min,s,ms等，默认为ms。 默认表示不使用该配置。
lookup.cache.ttl 否 -1 Long 维表配置，缓存超时时间，超过该时间的数据会被剔除。格式为：{length value}{time unit label}，如123ms, 321s，支持的时间单位包括: d,h,min,s,ms等，默认为ms。 默认表示不使用该配置。
0b33ea2a7e0010802fe4c009bb05076d kyuubi.engine.dli.sql.limit.time.sec SQL查询的执行时间限制。 默认600s 否 300 kyuubi.engine.dli.result.line.num.limit SQL查询的返回的最大条数。
DLI的作业桶设置后请谨慎修改，否则可能会造成历史数据无法查找。 Spark日志分割规则： 按大小分割：默认情况下，每个日志文件最大为128MB。 按时间分割：每过一小时自动创建新的日志文件。 前提条件 配置前，请先购买OBS桶或并行文件系统。大数据场景推荐使用并行文件系统，并行文件系统（Parallel
参数类型 说明 job_id 否 Integer 作业ID。 status 是 String 作业状态。 create_time 是 Long 时间戳。 exceptions 否 String 作业异常信息。 metrics 否 String 作业指标信息。 plan 否 String
WHEN value2_1 [, value2_2 ]* THEN result2 ]* [ ELSE resultZ ] END 当第一个时间值包含在 (valueX_1, valueX_2, …) 中时，返回 resultX。当没有值匹配时，如果提供则返回 result_z， 否则返回
用户首次使用子账号创建队列时，需要先使用主账号登录控制台，在DLI的数据库中保持记录，才能创建队列。 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 按需队列创建完成后，如果在1小时内未运行作业，系统将进行释放。 按需队列与包年/包月队列不能互相转换，如需使用包年/包月队列，直接购买即可。
如果您在HDFS上拥有基于文本的数据文件或者表，而且正在使用Spark SQL对数据执行查询操作，那么推荐将文本数据文件转换为Parquet数据文件，转换需要时间，但查询性能的提升在某些情况下可能达到约30倍或更高。 节省存储空间 Parquet还支持灵活的压缩选项，因此可以显著减少磁盘上的存储。存储的节省可高达约75%。
不再支持混合使用年月字段和日时间字段 说明： Spark2.4.x：单位列表间隔文字可以混合使用年月字段（YEAR 和 MONTH）和日时间字段（WEEK、DAY、...、MICROSECOND）。 Spark3.3.x：单位列表间隔文字不能混合使用年月字段（YEAR 和 MONTH）和日时间字段（WEEK、DAY、
管理”，可进入其表管理页面。 表管理页面显示用户在当前数据库中创建所有的表，您可以查看表类型，数据存储位置等信息。表列表默认按创建时间排列，创建时间最近的表显示在最前端。 父主题： 创建数据库和表
Compaction操作。如果长时间不做compaction，Hudi表的log将会越来越大，这必将会出现以下问题： Hudi表读取很慢，且需要很大的资源。 这是由于读MOR表涉及到log合并，大log合并需要消耗大量的资源并且速度很慢。 长时间进行一次Compaction需要耗费很多资源才能完成，且容易出现OOM。
更高的值意味着达到边界需要更长的时间，但可能会有更多的请求排队，并使用更多的堆空间。默认请设置为2147483647。 connection-timeout-millis 否 10000 Integer 尝试连接redis集群时的最大超时时间。 commands-timeout-millis
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