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列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 集成TPC-H测试套件 用户可以通过DLI内置的TPC-H测试套件进行简单高效的交互式查询，无需用户上传数据，即可以体验DLI的核心功能。 商用 TPC-H使用指导 2 支持存储量套餐包
table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"} {"target":"flink","separator":"-"}
table(string_split(target, separator)) as T(item); 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"target":"test-flink","separator":"-"} {"target":"flink","separator":"-"}
1-2.3.7.1720240419835647952528832.202404250955 创建自定义镜像 以tensorflow为例，说明如何将tensorflow打包进镜像，生成安装了tensorflow的自定义镜像，在DLI作业中使用该镜像运行作业。 准备容器环境。 请参考安
安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka或ecs的地址-->测试）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 购买ecs集群，并下载5
com/archives/c-j/选择5.1.48版本下载，从中获取mysql-connector-java-5.1.48.jar，然后进行上传。 - 单击“测试”测试参数是否配置无误，“测试”成功后单击“保存”创建该连接，并回到连接管理界面。 图3 创建MySQL连接成功 步骤3：创建CDM与DLI的数据连接 进
当用户设置“feature”为“custom”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用自定义的Flink镜像。关于如何使用自定义镜像，请参考《数据湖探索用户指南》。 resume_checkpoint 否 Boolean 异常重启是否从checkpoint恢复。
要求Compaction执行合并的过程必须和实时任务解耦，通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction，这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期，周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑，周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致
配置DLI作业桶 使用DLI服务前需配置DLI作业桶，该桶用于存储DLI作业运行过程中产生的临时数据，例如：作业日志、作业结果。 本节操作指导您在DLI管理控制台的“全局配置 > 工程配置”页面配置DLI作业桶。 操作前准备 配置前，请先购买OBS桶或并行文件系统。 大数据场景推
这个表达式用于列出指定schema下的所有表。如果没有指定schema，则默认使用当前所在的schema。 可选参数like被用于基于关键字来进行匹配。 示例 --创建测试表 Create table show_table1(a int); Create table show_table2(a int); Create
列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
mns），然后应用该策略重写数据。 创建一个REPLACE提交，并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。 如何执行Clustering Spark SQL（设置如下参数，写数据时触发） hoodie.clustering.inline=true //
查询SQL作业日志 操作场景 DLI作业桶用于存储DLI作业运行过程中产生的临时数据，例如：作业日志、作业结果。 本节操作指导您在DLI管理控制台配置DLI作业桶，并获取SQL作业日志的操作方法。 使用须知 请勿将该DLI作业桶绑定的OBS桶用作其它用途，避免出现作业结果混乱等问题。
作用编排：将数据处理和数据分析脚本编排成一个pipeline。DataArt会按照编排好的pipeline顺序执行各个节点。请参考步骤4：作业编排。 测试作业运行：测试作业运行。请参考步骤5：测试作业运行。 设置作业调度与监控：设置作业调度属性与监控规则。请参考步骤6：设置作业周期调度和相关操作。 环境准备 DLI资源环境准备
查询Spark作业日志 操作场景 DLI作业桶用于存储DLI作业运行过程中产生的临时数据，例如：作业日志、作业结果。 本节操作指导您在DLI管理控制台配置DLI作业桶，并获取Spark作业日志的操作方法。 使用须知 请勿将该DLI作业桶绑定的OBS桶用作其它用途，避免出现作业结果混乱等问题。
开发流程说明 序号 阶段 操作界面 说明 1 创建DLI通用队列 DLI控制台 创建作业运行的DLI队列。 2 上传数据到OBS桶 OBS控制台 将测试数据上传到OBS桶下。 3 新建Maven工程，配置pom文件 IntelliJ IDEA 参考样例代码说明，编写程序代码读取OBS数据。
安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka或ecs的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 购买ecs集群，并下载5
列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
Metastore中。由于缺失新写入的分区信息，查询引擎读取该时会丢数。 禁止指定Hudi的索引类型为INMEMORY类型。 该索引仅是为了测试使用。生产环境上使用该索引将导致数据重复。 建表示例 create table data_partition(id int, comb int
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