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终端节点 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 数据湖探索的终端节点如下表所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 数据湖探索的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint）
本章节定义了数据湖探索服务上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索数据湖探索服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.DLI 监控指标 表1 数据湖探索服务支持的监控指标 指标ID 指标名称 指标含义
执行Checkpoint对业务性能的影响以及异常恢复的时长），同时勾选“异常自动重启”，并勾选“从Checkpoint恢复”。配置后，作业异常重启，会从最新成功的Checkpoint文件恢复内部状态和消费位点，保证数据不丢失及聚合算子等内部状态的精确一致语义。同时，为了保证数据不
定所要使用的队列。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。
击创建的跨源连接名称，查看跨源连接的连接状态，等待连接状态为：“已激活”后可以进行后续步骤。 单击“队列管理”，选择操作的队列，本示例为步骤1：创建队列中创建的队列，在操作列，单击“更多 > 测试地址连通性”。 在“测试连通性”界面，根据2中获取的Kafka连接信息，地址栏输入“
“修改主机信息”章节。 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的hostname和IP的对应关系添加到DLI队列中。Kafka Broker节点的hostname和IP请联系Kafka服务的部署人员。 前提条件 确保已创建弹性资源池和队列。
Long 批处理作业的创建时间。是单位为“毫秒”的时间戳。 update_time 否 Long 批处理作业的更新时间。是单位为“毫秒”的时间戳。 feature 否 String 作业特性。表示用户作业使用的Spark镜像类型。 basic：表示使用DLI提供的基础Spark镜像。
Flink Jar作业是否支持上传配置文件，要如何操作？ Flink Jar作业上传配置文件操作流程 自定义(JAR)作业支持上传配置文件。 将配置文件通过程序包管理上传到DLI； 在Flink jar作业的其他依赖文件参数中，选择创建的DLI程序包； 在代码中通过ClassName
OBS的使用涉及以下几项费用： 存储费用：静态网站文件存储在OBS中产生的存储费用。 请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。
url 是 ClickHouse的url。 参数格式为：jdbc:clickhouse://ClickHouseBalancer实例的IP:ClickHouseBalancer实例的http端口/数据库名 ClickHouseBalancer实例的IP地址： 登录MRS管理控制台，选择“集群名称
本节介绍FileSystem源表的定义，以及创建源表时使用的参数和示例代码。 前提条件 该场景作业需要建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
视图表（View）是一种虚拟表，它不存储实际的数据，而是根据定义的查询逻辑动态生成数据。视图通常用于简化复杂的查询，或者为不同的用户或应用提供定制化的数据视图。 视图表可以基于一个或多个表创建，提供了一种灵活的方式来展示数据，而不影响底层数据的存储和组织。 库表管理中表的列表页面，表类型为View的即代表视图表。
(partition_spec) 描述 查看指定表的元数据信息。该语法目前只能显示列的元数据信息，等效于语法SHOW COLUMNS。 添加EXTENDED关键字会将表的所有元数据信息以“Thrift”序列化的格式显示出来。 添加FORMATTED关键字会将表的元数据信息以表格的形式展示。 示例 显示fruit数据表的列信息：
该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算，当前需要恢复的状态将算法的语句修改成为乘除取余的运算，是无法从checkpoint直接恢复的。 修改“静态流图” 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 修改“单TM所占CU数”参数 支持 对计算资源的修改并没有影响到作业算法或算子的运行逻辑。
显示函数详情 功能描述 查看指定函数的相关信息。 语法格式 1 DESCRIBE FUNCTION [EXTENDED] [db_name.] function_name; 关键字 EXTENDED：显示扩展使用信息。 注意事项 返回已有函数的元数据（实现类和用法），如果函数不存在，则系统报错。
SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致？ 问题描述 Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为不一致 根因分析 该问题的根因是数据库设置的时区不合理，通常该问题出现时Flink读取的时间和RDS数据库的时间会相差13小时。
如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句，包括group by、join等场景时，常常会出现数据倾斜的问题，导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle
b已创建的DLI数据源连接。 资源队列 选择已创建的DLI SQL类型的队列。 数据库名称 选择DLI下已创建的数据库。当前示例为在DLI上创建数据库和表中创建的数据库名，即为“testdb”。 表名 选择DLI下已创建的表名。当前示例为在DLI上创建数据库和表中创建的表名，即为“user_info”。
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
使用canal-json读取kafka中的canal记录，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。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 >
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