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OPTIONS('BADRECORDSPATH'='obs://bucket/path') 配置该选项后，MODE不可配，固定为"DROPMALFORMED"，即将能够成功转换的记录导入到目标表，而将转换失败的记录存储到指定错误记录存储目录。 注意事项 导入OBS表时，创建OBS表时指定的路径必须是文件夹，若建表路径是文件将导致导入数据失败。
熔断：配置系统对SQL请求满足防御规则后是否进行熔断处理。开启按钮时，如果当前规则有变量参数，需同时配置阈值。 单击“确定”完成规则的添加。 规则添加成功后，可以在“SQL防御”界面查看已添加的防御规则。防御规则动态生效。 如需对当前规则进行调整，可单击对应规则所在“操作”列的“修改”，修改SQL防御规则。
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 Spark 3.1.1版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？
from current_event_view ) where row_num <= 3 单击“语义校验”确保SQL语义校验成功。单击“保存”，保存作业。单击“启动”，启动作业，确认作业参数信息，单击“立即启动”开始执行作业。等待作业运行状态变为“运行中”。 步骤6：发送数据和查询结果
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MySQL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。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下： CREATE TABLE `flink`.`order_count`
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MySQL和kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下： CREATE TABLE `flink`.`order_count`
ile digest是一个分位数的集合，当需要查询的数据落在某个分位数附近时，就可以用这个分位数做为要查询数据的近似值。它的精度可以调节，但更高精度的结果会带来空间的昂贵开销。 STRUCT 底层用ROW实现，参照ROW。 示例： -- 创建struct 表 create table
费。 如果购买的套餐包资源未覆盖使用的计费项，产生按需计费属于正常现象： 例如：在DLI申请了队列资源运行作业，并将数据存储在DLI表中，但仅购买了队列CU时套餐包，则DLI表按需计费。 父主题： 计费相关问题
Browser+上传数据。 在OBS Browser+页面单击“创建桶”，按照要求选择“区域”和填写“桶名”（例如：DLI-demo），创建桶成功后，返回桶列表，单击桶DLI-demo。OBS Browser+提供强大的拖拽上传功能，您可以将本地的一个或多个文件或者文件夹拖拽到对象存
定时任务创建后，可以在“弹性扩缩容定时任务”页面查看当前队列的规格变化情况，以及计划最近一次的执行时间。 或者在“队列管理”页面，查看“规格”大小是否改变来判断是否扩缩容成功。 或者在“作业管理”页面，查看“SCALE_QUEUE”类型作业的状态，如果作业状态为“规格变更中”，表示队列正在扩缩容中。 修改弹性扩缩容定时任务
登录LakeFormation管理控制台。 单击页面右上角“立即购买”或“购买实例”，进入实例购买页面。 首次创建实例时界面显示“立即购买”，如果界面已有LakeFormation实例则显示为“购买实例”。 按需配置LakeFormation实例参数，完成实例创建。 本例创建按需计费的共享型实例。
正在进行的checkpoint的数量 flink_jobmanager_job_numberOfCompletedCheckpoints 成功完成的checkpoint的数量 flink_jobmanager_job_numberOfFailedCheckpoints 失败的checkpoint的数量
设置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根据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。 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。
写字母。 建议 Spark批处理场景，对写入时延要求不高的场景，采用COW表。 COW表模型中，写入数据存在写放大问题，因此写入速度较慢；但COW具有非常好的读取性能力。而且批量计算对写入时延不是很敏感，因此可以采用COW表。 Hudi表的写任务要开启Hive元数据同步功能。 S
grouping 列，除非它出现在聚合函数中。 即使没有 GROUP BY 子句，HAVING 的存在也会使查询变成一个分组查询。这与查询包含聚合函数但没有 GROUP BY 子句时的情况相同。查询认为所有被选中的行形成一个单一的组，并且 SELECT 列表和 HAVING 子句只能从聚合函数中引用列。如果
示例2：使用通用队列，将Spark版本从Spark 2.4.x升级至Spark 3.3.1对数据表的版本有影响吗？ Spark 2.4.x通用队列支持V1表和V2表，但Spark3.3.x通用队列不支持V1表。 因此如需将Spark版本从Spark 2.4.x升级至Spark 3.3.1需经过以下步骤： 将Spark
表数据清理使用。需用户自行在IAM创建名为dli_data_clean_agency的DLI云服务委托并授权。 该委托需新建后自定义权限，但委托名称固定为dli_data_clean_agency。 委托的权限策略示例请参考常见场景的委托权限策略。 其他自定义委托 自定义委托 使用Flink
Hive通用表是特定于Flink的。当使用HiveCatalog创建通用表时，只是使用HMS来持久化元数据。虽然这些表对Hive来说是可见的，但Hive不太可能理解元数据。因此，在Hive中使用这样的表会导致未定义的行为。 建议切换到Hive方言来创建Hive兼容表。如果您想用默认的
作业非倒数第二个算子反压高（红色） 该场景说明性能瓶颈点在Vertex2算子，可以通过查看该算子描述，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
设置Redis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redis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 opensource sql作业，输入以下作业脚本，提交运行作业。
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