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置。 存储量套餐包 按照存储在DLI服务中的数据存储量（单位为“GB”）收取存储费用。 适用于在DLI 存储表数据的场景，例如时延敏感类的业务将表存储在DLI，使用存储量套餐包可以节省存储费用。 存储套餐的额度每个小时会重置。 判断套餐包额度是否超出 如果当月使用量超出已购买套餐
扩展。创建自定义镜像请参考使用自定义镜像增强作业运行环境。 DLI元数据是SQL作业、Spark作业场景开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 Flink支持动态数据类型，可以在运行时定义数据结构，不需要事先定义元数据。 定义您的数据结构，包括数据目录、数据库、表。请参考创建数据库和表。
save(basePath) 设置分区 多级分区 配置项 说明 hoodie.datasource.write.partitionpath.field 配置为多个业务字段，用逗号分隔。 hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields 和hoodie.datasource
col_1 = 'Ann'; 示例4：创建OBS非分区表，并自定义列字段数据类型 示例说明：创建名为table2的OBS非分区表，您可以根据业务需求自定义列字段的原生数据类型： 与文字字符有关可以使用STRING、CHAR或者VARCHAR。 与时间有关的可以使用TIMESTAMP、DATE。
ClickHouse的url。 参数格式为：jdbc:clickhouse://ClickHouseBalancer实例业务IP1:ClickHouseBalancer端口,ClickHouseBalancer实例业务IP2:ClickHouseBalancer端口/数据库名 ClickHouseBalancer实例的IP地址：
join关联维表的最新分区，仅在Flink STREAMING模式下支持。 示例 下面的示例展示了一个经典的业务流水线，维度表来自 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，需要与维度表连接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs
方法二：大粒度分区（推荐），如果使用分区表则需要根据数据增长情况来计算，例如使用年分区，这种方式相对麻烦些但是多年后表无需重新导入。 方法三：数据老化，按照业务逻辑分析大的维度表是否可以通过数据老化清理无效的维度数据从而降低数据规模。 数据量非常小的事实表 这种可以在预估很长一段时间的数据增长量的
代替您进行一些资源运维工作。 仍在使用DLI上一代委托dli_admin_agency，请参考本节操作更新DLI委托。 为了解决在满足实际业务使用的同时，避免委托权限过大的风险，DLI升级了系统委托，做到更细粒度的委托权限控制，将原有的dli_admin_agency升级为dli
col_1 = 'Ann'; 示例4：创建OBS非分区表，并自定义列字段数据类型 示例说明：创建名为table2的OBS非分区表，您可以根据业务需求自定义列字段的原生数据类型： 与文字字符有关可以使用STRING、CHAR或者VARCHAR。 与时间有关的可以使用TIMESTAMP、DATE。
可以使用ALTER TABLE [PARTITION] SET位置设置表的表或分区位置。 在Set location命令之后，表/分区数据可能不会显示。 Set location在创建表/分区目录时会使用给定目录路径，而不是hive在创建表/分区时创建的默认路径。 该语句不会对表或
告警通知的行动规则：建议开启告警通知的行动规则，确保告警时可以通过邮件或者短信等方式获取通知。配置时选择2中配置的告警行动规则。 相关操作 预定义仪表盘不能满足业务需求时，您可以按需自定义仪表盘。具体操作请参考自定义仪表盘。 父主题： 使用AOM监控DLI服务
置免费资源。 DLI的套餐包中仅存储套餐包按自然周期重置，即每小时重置，其他套餐包按订购周期重置。 适用场景 通常情况下，建议您针对不同的业务创建项目： 开发项目：在此项目下，大多是工程师开发调试时使用，作业随机性大，数据量小。针对这种情况，建议您使用按CU时计费模式，能够帮您有
用户或应用程序通过凭据管理服务，创建、检索、更新、删除凭据，轻松实现对敏感凭据的全生命周期的统一管理，有效避免程序硬编码或明文配置等问题导致的敏感信息泄露以及权限失控带来的业务风险。 本节操作介绍Flink Opensource SQL场景使用DEW管理和访问凭据的操作指导。 前提条件 已在DEW服务创建通用凭证
Management Service，CSMS），对AKSK统一管理，有效避免程序硬编码或明文配置等问题导致的敏感信息泄露以及权限失控带来的业务风险。 本例以获取访问OBS的AKSK为例介绍Spark Jar使用DEW获取访问凭证读写OBS的操作指导。 前提条件 已在DEW服务创建
Flink作业管理 提供Flink作业管理界面功能介绍。 Flink模板管理 提供Flink作业样例模板和自定义模板功能介绍。您可以根据习惯和业务需要自定义作业模板，方便后续创建提交作业。 开发指南 Flink SQL语法参考 提供Flink OpenSource SQL创建源表、结果表和维表的语法说明和样例指导。
可先行调用该接口获取算子ID，即响应消息中stream_graph包含的operator_list中的id即为算子ID。 算子流量根据用户业务实际情况预估。 job_type 否 String 作业类型。 只支持flink_opensource_sql_job类型作业。 graph_type
x时spark.hadoopRDD.ignoreEmptySplits=true。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 有影响，需要判断是否使用分区名做业务判断。 eventlog的压缩格式设置为zstd 说明： Spark3.3.x版本中，spark.eventLog.compression
业需要访问DWS、RDS等数据时，需要创建跨源连接。 创建的跨源连接需要和弹性资源池进行绑定。 创建增强型跨源连接 步骤四：运行作业 根据业务需求创建和提交作业。 管理SQL作业 Flink作业概述 创建Spark作业 步骤一：创建弹性资源池 登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“资源管理
登录MRS管理控制台，选择“集群名称 > 组件管理 > ClickHouse > 实例”，获取ClickHouseBalancer实例的业务IP。 ClickHouseBalancer实例的http端口： 登录MRS管理控制台，选择“集群名称 > 组件管理 > ClickHouse
提交作业终止时间，单位：秒。 dli-jdbc-1.x dli-jdbc-2.x directfetchthreshold 否 1000 请您根据业务情况判断返回结果数是否超过设置的阈值。 默认阈值1000。 dli-jdbc-1.x 创建Statement对象，设置相关参数并提交Spark
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