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怎样升级DLI作业的引擎版本 DLI提供了Spark和Flink计算引擎，为用户提供了一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，当前，Flink计算引擎推荐版本：Flink 1.15，Spark计算引擎推荐版本： Spark 3.3.1。 本节操作介绍如何升级作业的引擎版本。
队列引擎版本升级后，在创建表时，提示权限不足怎么办？ 问题描述 队列版本从Spark 2.x版本切换至Spark 3.3.x版本时，或切换使用HetuEngine后，如果已经赋予IAM用户的建表权限，但是在创建表时候仍然提示权限不足。 根因分析 DLI队列的引擎版本不同，校验的权限范围不同：
议您从高频率原因往低频率原因排查，从而帮助您快速找到问题的原因。 如果解决完某个可能原因仍未解决问题，请继续排查其他可能原因。 检查是否在域名或者IP后添加了端口 检查是否连接的是对端VPC和子网 检查队列的网段是否与数据源网段是否重合 检查是否为DLI授权了DLI Datasource
n存在反序列化漏洞（CNVD-2022-40233）等。 一旦发现服务模块涉及漏洞影响，会迅速通过官方解决方案升级现网更新漏洞。 更新配置 DLI云服务通过版本更新升级更新配置，确保服务的安全性和稳定性。 父主题： 安全
修改弹性资源池的主机信息 操作场景 主机信息用于配置主机的IP与域名的映射关系，在作业配置时只需使用配置的域名即可访问对应的主机。在跨源连接创建完成后，支持修改主机信息。 常见的访问MRS的HBase集群时需要配置实例的主机名（即域名）与主机对应的IP地址。 约束限制 已获取MRS主机信息。请参考怎样获取MRS主机信息
设置SQL作业优先级 操作场景 在实际作业运行中，由于作业的重要程度以及紧急程度不同，需要重点保障重要和紧急的作业正常运行，因此需要满足它们正常运行所需的计算资源。 DLI提供的设置作业优先级功能，可以对每个SQL设置作业优先级，当资源不充足时，可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。
设置Spark作业优先级 操作场景 在实际作业运行中，由于作业的重要程度以及紧急程度不同，需要重点保障重要和紧急的作业正常运行，因此需要满足它们正常运行所需的计算资源。 DLI提供的设置作业优先级功能，可以对每个Spark作业设置作业优先级，当资源不充足时，可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。
建议您重新配置主机信息后再重试访问MRS HBase。 在“增强型跨源”页面，单击该连接“操作”列中的“修改主机信息”，在弹出的对话框中，填写主机信息。 格式：“IP 主机名/域名”，多条信息之间以换行分隔。 MRS主机信息获取，详细请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。 父主题： 增强型跨源连接类
1版本停止服务（EOS）后，不再提供该软件版本的任何技术服务支持。建议您在执行作业时选择新版本的Spark引擎，推荐使用DLI Spark 3.3.1版本。 正在使用DLI Spark 3.1.1版本的作业也请您尽快切换至新版本的Spark引擎，否则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。
提示OBS Bucket没有授权怎么办？ DLI更新委托后，将原有的dli_admin_agency升级为dli_management_agency。 dli_management_agency包含跨源操作、消息通知、用户授权操作所需的权限，除此之外的其他委托权限需求，都需自定义DLI委托。
所提交Spark作业所在的队列。 用户名 执行Spark作业的用户名称。 状态 作业的状态信息，包括如下。 启动中：正在启动 运行中：正在执行任务 已失败：session已退出 已成功：session运行成功 恢复中：正在恢复任务 创建时间 每个作业的创建时间，可按创建时间顺序或倒序显示作业列表。 最后修改时间
2版本停止服务（EOS）后，不再提供该软件版本的任何技术服务支持。建议您在执行作业时选择新版本的Spark引擎，推荐使用DLI Spark 3.3.1版本。 正在使用DLI Spark 2.3.2版本的作业也请您尽快切换至新版本的Spark引擎，否则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。
TABLE spark.catalog.refreshTable Spark3.3.x：升级Spark3.3.x版本后表刷新会清除表的缓存数据，但保持依赖项缓存。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 升级新版本引擎后会增加原有依赖项的缓存数据。 表刷新对依赖该表的其他缓存操作的影响 说明：
列CU时套餐包”下线（EOL）公告 公告说明 为了更好的实现资源共享，提高计算资源利用率，DLI将“包年/包月”和“按需计费”计费模式队列升级为“弹性资源池队列”。即使用DLI计算资源需先购买弹性资源池，并在弹性资源池中创建队列。 DLI“包年/包月”和“按需计费”计费模式队列和
设置Flink作业优先级 操作场景 在实际作业运行中，由于作业的重要程度以及紧急程度不同，需要重点保障重要和紧急的作业正常运行，因此需要满足它们正常运行所需的计算资源。 DLI提供的设置作业优先级功能，可以对每个Flink作业设置作业优先级，当资源不充足时，可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。
删除队列 根据实际使用情况，您可以通过删除操作释放队列。 如果待删除的队列中有正在提交或正在运行的作业，将不支持删除操作。 删除队列不会导致您数据库中的表数据丢失。 删除队列步骤 在DLI管理控制台左侧，选择“资源管理 > 队列管理”。 选择待删除的队列，单击“操作”列的“删除”删除。
某电商商城在保持高速发展的同时，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基础，利用数据湖探索来分析用户和商品的各种数据特征，可为营销决策
Spark2.4.x：Spark scala版本为2.11。 Spark3.3.x：Spark scala版本升级到2.12。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，jar需要升级scala版本编译。 PySpark支持python版本变更 说明： PySpark支持python版本变更。
CDC源表、Redis源表、Upsert Kafka源表、Hbase源表 更多升级Flink 1.12版本的优势请参考Flink 1.12升级指导。 切换至新版本计算引擎对DLI资源价格是否有影响？ DLI按作业运行所需的计算资源和存储资源计费，与计算引擎版本无关。 如何升级到Flink 1.12版本？ 在DLI管理
tor。 更多Flink 1.15版本的优势请参考Flink 1.15升级指导。 切换至新版本计算引擎对DLI资源价格是否有影响？ DLI按作业运行所需的计算资源和存储资源计费，与计算引擎版本无关。 如何升级到Flink 1.15版本？ 在DLI管理控制台，购买弹性资源池和队列资源，用于提供执行作业所需的计算资源。
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