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配置样例 名称 弹性资源池添加的队列名称。 dli_queue_01 类型 选择创建的队列类型。 执行SQL作业请选择SQL队列。 执行Flink或Spark作业请选择通用队列。 _ 执行引擎 SQL队列可以选择队列引擎为Spark或者HetuEngine。 _ 企业项目 选择对应的企业项目。
Spark作业相关 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 提交批处理作业 DLI提供执行批处理作业的接口。您可以使用该接口执行批处理作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
on Plan没有去执行而导致Spark任务耗时长并且也会导致下游的读作业时延高。对此场景，在这里给出以下建议：按照集群资源使用情况，可以每2小时或每4个小时去调度执行一次异步Compaction作业，这是一个基本的维护MOR表的方案。 采用Spark异步执行Compaction
客户在DLI中创建了DWS跨源连接和DWS跨源表，然后对DWS中的源表schema进行更新，执行DLI作业，发现DWS中源表schema被修改为更新前的形式，导致schema不匹配，作业执行失败。 原因分析 DLI跨源表执行insert操作时，会将DWS源表删除重建，客户没有对应更新DLI端跨源表建表语句，导致更新的DWS源表被替换。
lePath' partitioned by (dt string) row format delimited fields terminated by ',' STORED as TEXTFILE; 支持 支持 插入测试数据 insert into table testDB.testTable2
ards' [PARTITION (partition_spec)] 描述 用于展示表或分区的详细信息。 可以使用规则运算表达式来同时匹配多个表，但不可用于匹配分区。 展示的信息将包括表的基本信息和相关的文件系统信息，其中文件系统信息包括总文件数、总文件大小、最大文件长度、最小文
且范围必须大于并行度。在增量快照读取过程中，MySQL CDC Source 首先通过表的主键将表划分成多个块（chunk）， 然后 MySQL CDC Source 将多个块分配给多个 reader 以并行读取表的数据。 无锁算法 MySQL CDC source 使用 增量快照算法
控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择Spark版本为2
是 log_file_path_pattern log file的路径，支持正则匹配 否 merge 执行show_logfile_records时，通过merge控制是否将多个log file中的record合并在一起返回 否 limit 限制返回结果的条数 否 示例 call
配置样例 名称 弹性资源池添加的队列名称。 dli_queue_01 类型 选择创建的队列类型。 执行SQL作业请选择SQL队列。 执行Flink或Spark作业请选择通用队列。 _ 执行引擎 SQL队列可以选择队列引擎为Spark或者HetuEngine。 _ 企业项目 选择对应的企业项目。
弹性资源池 64-112CUs 队列A 16-32CUS 队列B 16-56CUS 已使用CUs：已经被作业或任务占用的CU资源。这些资源可能正在执行计算任务，暂时不可用。 HetuEngine已使用CUs和实际CU一致。 CU范围：CU设置主要是为了控制弹性资源池扩缩容的最大最小CU范围，避免无限制的资源扩容风险。
consume.end.timestamp=20210308212318 // 指定增量拉取结束commit，如果不指定的话采用最新的commit 随后执行SQL select * from tableName where `_hoodie_commit_time`>'20201227153030'
为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subtask，每个桶将至少包含一个Part文件。将根据配置的滚动策略来创建其他Part文件。对于Row
BY子句中仅包含一列，col_name_list中包含的字段必须出现在attr_expr_list的字段内，attr_expr_list中可以使用多个聚合函数，比如count()，sum()，聚合函数中可以包含其他字段。 多列GROUP BY：指GROUP BY子句中不止一列，查询语句将按照GROUP
务服务的专用Region。 详情请参见区域和可用区。 可用区 一个可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认
自定义函数参数传递 操作场景 如果您的自定义函数需要在多个作业中使用，但对于不同作业某些参数值不同，直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码
自定义函数参数传递 操作场景 如果您的自定义函数需要在多个作业中使用，但对于不同作业某些参数值不同，直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码
UNNEST可以将ARRAY或MAP展开成relation。ARRAYS展开为单独一列，MAP展开为两列（key，value）。UNNEST还可以与多个参数一起使用，将被展开成多列，行数与最高基数参数相同（其他列用空填充）。UNNEST可以选择使用WITH ORDINALITY子句，在这种
Schema名称。 Schema名称支持正则表达式以读取多个Schema的数据，例如test(.)*表示以test开头的所有schema。 table-name 是 无 String Postgres表名。 表名支持正则表达式去读取多个表的数据，例如cdc_order(.)*表示以cdc_order开头的所有表。
10:15:00开始生效，且首次执行调度的时间是2024/11/22 10:20:00，调度周期建个1天，即后续每天10:20:00 AM会自动调度这些这个作业，会按照编排好的pipeline顺序执行作业中的每个节点。 图17 配置作业调度 依次单击 “保存” 、“提交” 和 “执行调度” 按钮，即可完成作业周期调度配置。
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