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12版本的优势请参考Flink 1.12升级指导。 切换至新版本计算引擎对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。 如何升级到Flink 1.12版本？ 在DLI管理控制台，购买弹性资源池和队列资源，用于提供执行作业所需的计算资源。 在DLI管理控制台，单击“作业管理
Flink作业咨询类 如何给子用户授权查看Flink作业？ Flink作业怎样设置“异常自动重启”？ Flink作业如何保存作业日志？ Flink作业管理界面对用户进行授权时提示用户不存在怎么办？ 手动停止了Flink作业，再次启动时怎样从指定Checkpoint恢复？ DLI使
配置分桶数目；Flink、Spark均支持该索引写入。 状态索引：Flink引擎独有索引，是将行记录的存储位置记录到状态后端的一种索引形式，在作业冷启动过程中会遍历所有数据存储文件生成索引信息。 用Flink状态索引，Flink写入后，不支持Spark继续写入。 Flink在写H
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
max-actions'都设置为'0'的这种 flush 间隔设置允许对缓冲操作进行完全异步处理。 sink.bulk-flush.backoff.strategy 否 DISABLED String 指定在由于临时请求错误导致任何 flush 操作失败时如何执行重试。有效策略为： DISABLED：不执行重试，即第一次请求错误后失败。
在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 操作前准备 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4
导出作业结果是将SQL作业分析后的数据结果按指定格式存储到指定位置。 DLI默认将SQL作业结果存储在DLI作业桶中。同时也支持下载作业结果到本地或导出作业结果到指定的OBS桶。 导出作业结果到DLI作业桶 DLI在指定了一个默认的OBS桶作为作业结果的存储位置，请在DLI管理控制台的“全局配置
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》。 创建Spark作业完成后，在控制台单击右上角“执行”提交作业，页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功，可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。
固定精度型 名称 描述 存储空间 取值范围 字面量 DECIMAL 固定精度的十进制数。精度最高支持到38位，但精度小于18位能保障性能最好。 Decimal有两个输入参数： precision：总位数，默认38 scale：小数部分的位数，默认0 说明： 如果小数位为零，即十进制（38
并可以根据队列资源负载配置策略进行分时弹性扩缩容，满足不同的业务需求。 DLI存储资源 DLI存储资源是DLI服务内部存储的资源，用于存储数据库和DLI表，是向DLI导入数据的必备条件，体现用户数据存储在DLI中的数据量。 弹性资源池的实际CUs、已使用CUs、CU范围、规格（包周期CU）
您可以通过“CREATE TABLE tb_avro STORED AS AVRO AS SELECT 1 AS colName”指定列名的方式解决该问题，或者将存储格式指定为除AVRO以外的其它格式。 父主题： SQL作业运维类
车主。 优势 多源数据分析免搬迁：关系型数据库RDS中存放车辆和车主基本信息，表格存储CloudTable中存放实时的车辆位置和健康状态信息，数据仓库DWS中存放周期性统计的指标。通过DLI无需数据搬迁，对多数据源进行联邦分析。 数据分级存储：车企需要保留全量历史数据支撑审计类等
Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、trino生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入
概述 数据类型是数据的一个基本属性，用于区分不同类型的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同，能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在表中。表中的每一列都定义了数据类型，用户存储数据时，须遵从这些数据类型的属性，否则可能会出错。 DLI当前只支持原生数据类型。 父主题： 数据类型
中的对象或者定时转换对象的存储类别。 DLI的作业桶设置后请谨慎修改，否则可能会造成历史数据无法查找。 前提条件 配置前，请先购买OBS桶或并行文件系统。大数据场景推荐使用并行文件系统，并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage
统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，以及TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，能够快速处理高性能计算（HPC）工作负载。 并行文件系统的详细介
interval ）的不重叠的连续窗口。比如，5 分钟的滚动窗口以 5 分钟为间隔对行进行分组。滚动窗口可以定义在事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）上。 HOP(time_attr, interval, interval) 定义一个跳跃的时间窗口（在 Table API
表。 创建必要的存储桶来存储作业运行过程中产生的临时数据：作业日志、作业结果等。请参考配置DLI作业桶。 配置元数据的访问权限。请参考在DLI控制台配置数据库权限、在DLI控制台配置表权限。 DLI数据导入指引 DLI支持在不迁移数据的情况下，直接对OBS中存储的数据进行查询分析
出现OOM。 阻塞Clean，如果没有Compaction操作来产生新版本的Parquet文件，那旧版本的文件就不能被Clean清理，增加存储压力。 提交Spark jar作业时，CPU与内存比例为1:4~1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新
通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API访问 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
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