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创建弹性资源池和队列 DLI弹性资源池与队列简介 创建弹性资源池并添加队列 管理弹性资源池 管理队列 典型场景示例：创建弹性资源池并运行作业 典型场景示例：配置弹性资源池队列扩缩容策略 创建非弹性资源池队列（废弃，不推荐使用）
DLI“包年/包月”和“按需计费”计费模式队列和“队列CU时套餐包”计划于2024年3月31日 00:00（北京时间）停止销售（EOM）。 DLI“包年/包月”和“按需计费”计费模式队列和“队列CU时套餐包”计划于2025年6月30日 00:00（北京时间）下线（EOL）。 影响
1CU包含1CPU和4GB内存。上述公式中x1代表CPU单位转换为CU单位。 请分别使用内存和CPU核数计算所需的CUs，取两者中的最大值作为Executor 或driver所需的CU数。 图2 查看Spark作业所需CUs数 父主题： DLI弹性资源池和队列类
上传Jar包到OBS和DLI OBS控制台 DLI控制台 将生成的Spark Jar包文件上传到OBS目录下和DLI程序包中。 7 创建Spark Jar作业 DLI控制台 在DLI控制台创建Spark Jar作业并提交运行作业。 8 查看作业运行结果 DLI控制台 查看作业运行状态和作业运行日志。
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？
优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能动态调整，数据量波动和整表数据量持续上涨会导致单个Bucket数据量过大出现大数据文件。需要结合分区表来进行平衡改善。
Spark UI支持绘制火焰图。 优化SQL作业NOT IN语句查询性能 NOT IN语句查询性能提升。 优化Multi-INSERT语句查询性能 Multi-INSERT语句查询性能提升。 切换至新版本对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。
Spark UI支持绘制火焰图。 优化SQL作业NOT IN语句查询性能 NOT IN语句查询性能提升。 优化Multi-INSERT语句查询性能 Multi-INSERT语句查询性能提升。 切换至新版本对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。
怎样将老版本的Spark队列切换成通用型队列 当前DLI服务包括“SQL队列”和“通用队列”两种队列类型。 其中，“SQL队列”用于运行SQL作业，“通用队列”兼容老版本的Spark队列，用于运行Spark作业和Flink作业。 通过以下步骤，可以将老版本的“Spark队列”转换为新的“通用队列”。
配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 DBT（Data Build Tool），是一款开源的数据建模和转换工具，运行在Python环境上。DBT连接DLI，用来定义和执行SQL转换，支持从数据集成、转换到分析的整个数据生命周期管理，适用于大规模数据分析项目和复杂的数据分析场景。 本节操作介绍DBT连接DLI的操作步骤。
DLI弹性资源池与队列简介 DLI的计算资源是执行作业的基础，本节内容介绍DLI计算资源的模式和队列类型。 什么是弹性资源池和队列？ 在了解DLI计算资源模式前首先了解弹性资源池和队列的基本概念。 弹性资源池是DLI计算资源的一种池化管理模式，可以看做DLI计算资源的集合。DLI
删除表后再重新创建同名的表，需要对操作该表的用户和项目重新赋权吗？ 问题场景 A用户通过SQL作业在某数据库下创建了表testTable，并且授权testTable给B用户插入和删除表数据的权限。后续A用户删除了表testTable，并重新创建了同名的表testTable，如果希望B用户继续保留插入和删除表test
【SPARK-32302】: 部分谓词下推优化。 【SPARK-30648】：支持JSON datasource表谓词下推。 【SPARK-32346】：支持avro datasource表谓词下推 。 【SPARK-32461】：shuffle hash join优化。 【SPARK-32272】：添加SQL标准命令SET
元数据的队列和引擎类型。 查看队列的引擎类型和版本请参考查看队列的基本信息。 表1 LakeFormation获取元数据的队列和引擎类型 队列类型 引擎类型和支持的版本 default队列 Spark 3.3.x：支持对接LakeFormation获取元数据的队列和引擎。 HetuEngine
支持动态加载UDF（公测） 无需重启队列UDF即可生效。 Spark UI支持火焰图 Spark UI支持绘制火焰图。 优化SQL作业NOT IN语句查询性能 NOT IN语句查询性能提升。 优化Multi-INSERT语句查询性能 Multi-INSERT语句查询性能提升。 父主题： 版本支持公告
来减少多表关联的数据量，从而减轻队列的负荷，提升查询效率。 例如，问题现象中的问题语句可以根据业务场景，在join时通过指定on条件来进行优化，这样会极大减少关联查询的结果集，提升查询效率。 select case when to_char(from_unixtime(fs
测试地址连通性 删除队列 变更普通队列规格 普通队列弹性扩缩容 设置普通队列的弹性扩缩容定时任务 修改普通队列的网段 父主题： 创建弹性资源池和队列
建议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量
转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。
创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。 “元数据”页面将显示目标表的列名、列类型、类型和描述。 查看元数据步骤 查看元数据的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面查看元数据。 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。
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