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partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表logs，并添加数据，命令示例如下：
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"message": "Submit restart job success, it need some time to cancel jobs, please wait for a while and check job status", "job_id": "d9039
sparkSession.sparkContext(); sc.addFile("obs://xietest1/lzq/krb5.conf"); sc.addFile("obs://xietest1/lzq/user.keytab"); Thread
接。管理控制台操作请参考增强型跨源连接。 请确保在DLI队列host文件中添加MRS集群master节点的“/etc/hosts”信息。 如何添加IP域名映射，请参见《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 该语法不支持安全集群。 语法格式 单个RowKey 1 2 3 4 5
型跨源连接优先于增强型跨源连接。推荐使用增强型跨源连接。 DLI提供的default队列不支持创建跨源连接。 Flink作业访问DIS，OBS和SMN数据源，无需创建跨源连接，可以直接访问。 增强型跨源仅支持包年包月队列、按需计费模式下的专属队列。 增强型跨源连接需要使用VPC、
接。管理控制台操作请参考增强型跨源连接。 请确保在DLI队列host文件中添加MRS集群master节点的“/etc/hosts”信息。 如何添加IP域名映射，请参见《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 该语法不支持安全集群。 语法格式 单个RowKey 1 2 3 4 5
partition_clause 否 指定分区。分区列的值相同的行被视为在同一个窗口内。 orderby_clause 否 指定数据在一个窗口内如何排序。 返回值说明 参数的数据类型。 示例代码 示例数据 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表logs，并添加数据，命令示例如下：
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在Flink作业进行动态扩缩时后台作业需要停止继而从savepoint恢复，因此未恢复成功前，作业无法处理数据。 因扩缩容过程中需要触发savepoint，因此必须配置obs桶，并保存日志，同时请注意开启checkpoint。 扩缩容检测周期不要设置过小，避免频繁启停作业。 扩缩容作业恢复过程中的时间长短受sa
队列的资源ID。 enterprise_project_id 否 String 企业项目ID。0”表示default，即默认的企业项目。关于如何设置企业项目请参考《企业管理用户指南》。 说明： 开通了企业管理服务的用户可设置该参数绑定指定的项目。 cidr_in_vpc 否 String
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
窗口 GROUP WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种： 分组函数 表1 分组函数表 分组窗口函数 说明 TUMBLE(time_attr, interval) 定义一个滚动窗口。滚动窗口把行分配到有固定持续时间（
Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表联接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs 外表，并插入数据。 CREATE TABLE if not exists dimension_hive_table ( product_id
out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取.out文件查看结果日志。
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by a1, a2 with cube spark.sql.distinct.aggregator.enabled false dli.jobs.sql.resubmit.enable null 通过设置该参数可以控制在driver故障、队列重启时Spark SQL作业是否重新提交。
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sparkSession.sparkContext sc.addFile("krb5.conf的obs地址") sc.addFile("user.keytab的obs地址") Thread.sleep(10) val krb5_startfile =
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