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使用DLI提交作业前，您需要为提交作业准备所需的计算资源。 · 弹性资源池和队列：弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源（CPU和内存），灵活应对业务对计算资源变化的需求。同一弹性资源池中，队列之间的计算资源支持共享。通过合理设置队列的计算资源分配策略，可以提高计算资源利用率。 · defa
DLI Hudi开发规范 Hudi开发规范概述 Hudi数据表设计规范 Hudi数据表管理操作规范 Spark on Hudi开发规范 Bucket调优示例
查找SQL作业模板 在“SQL模板”页面，可在右上方搜索框中输入模板名称关键字，查找与之匹配的模板。 修改SQL作业模板 修改模板仅支持对自定义模板进行操作，具体步骤如下： 在“SQL模板”页面，单击“自定义模板”，选中需修改的模板，单击“操作”列的“修改”。 在弹出的“修改模
还可以对接云上Mysql、GaussDB、MRS HBase、DMS、DWS、OBS等，开箱即用；在资源方面，产品可以自适应业务的流量，智能对资源进行弹性伸缩，保障业务稳定性，不需要人工进行额外调试。 DLI Flink与MRS Flink的功能对比如表1所示。 表1 DLI Flink与MRS
此外，这些函数对Unicode代码点进行运算，而不是对用户可见的字符（或字形群集）进行运算。某些语言将多个代码点组合成单个用户感观字符（这是语言书写系统的基本单位），但是函数会将每个代码点视为单独的单位。 lower和upper函数不执行某些语言所需的区域设置相关、上下文相关或一对多映射。
同名表后，表的生命周期以新设置的属性为准。 约束限制 表生命周期处于公测阶段，如果有需要请联系客服申请开通白名单。 使用生命周期前需要在“全局配置 > 服务授权 > 委托权限设置”中，对（Tenant Administrator(项目级)）授权。 表生命周期功能支持Hive、Da
DLI作业开发流程 本节内容为您介绍DLI作业开发流程。 创建IAM用户并授权使用DLI 如果您是企业用户，并计划使用IAM对您所拥有的DLI资源进行精细的权限管理，请创建IAM用户并授权使用DLI。具体操作请参考创建IAM用户并授权使用DLI。 首次使用DLI您需要根据控制台的
1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考虑，建议Compaction作业CPU与内存的比例按照1:4~1:8配置，保证Compaction作业稳定运行
典型场景示例：配置DLI 与公网网络连通 操作场景 公网数据源指的是可以通过互联网访问的数据源。这些数据源资源有一个公网IP地址，配置DLI与公网网络联通可以实现对这些数据源的访问。 本节提供了详细的操作指导，介绍如何通过设置SNAT规则和配置路由信息，实现DLI服务与公网的网络连接。 操作流程 图1 配置DLI队列访问公网流程
最后调用close方法，对需要清理的方法进行清理。 编写调试完成代码后，通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。 单击工具右侧的“Maven”，参考下图分别单击“clean”、“compile”对代码进行编译。 编译成功后，单击“package”对代码进行打包。 图9
的生命周期，则会增加“dli.table.lifecycle.status”这一属性。 约束限制 表生命周期处于公测阶段，如果有需要请联系客服申请开通白名单。 表生命周期功能支持Hive、DataSource语法创建表、多版本表，暂不支持跨源表、Carbon表。 生命周期单位为天，取值为正整数。
Encryption Workshop，DEW）、云凭据管理服务（Cloud Secret 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
从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 本示例场景对用户购买商品的数据信息进行分析，将满足特定条件的数据结果进行汇总输出。购买商品数据信息为数据源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到Elasticsearch中。
华为云数据治理中心DataArts Studio提供了一站式数据治理平台，可以实现与DLI服务的对接，从而提供统一的数据集成、数据开发服务，方便企业对全部数据进行管控。 本节操作介绍在DataArts Studio开发DLI SQL作业的操作步骤。 开发流程 图1 在DataArts Studio开发DLI
从Kafka读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为对汽车驾驶的实时数据信息进行分析，将满足特定条件的数据结果进行汇总。汽车驾驶的实时数据信息为数据源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到DWS中。 例如，输入如下样例数据：
中，IMPORT和EXPORT分别与导入数据（废弃）和与导出数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有： 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式一（废弃） 导出查询结果 查询所有作业 取消作业（废弃）
2025年6月30日 2026年6月30日 更多版本支持信息请参考DLI计算引擎版本生命周期。 Flink 1.15版本说明 Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性，与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 Flink 1
Encryption Workshop，DEW）、云凭据管理服务（Cloud Secret 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Flink
JDBC 功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，提供了对MySQL、PostgreSQL等常见数据库的读写支持。表类型支持源表、结果表和维表。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、维表、结果表 前提条件 要与实例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。
REPLACE操作类型，该操作类型将在Hudi元数据时间轴中标记Clustering操作。 Clustering服务基于Hudi的MVCC设计，允许继续插入新数据，而Clustering操作在后台运行以重新格式化数据布局，从而确保并发读写者之间的快照隔离。 总体而言Clustering分为两个部分：
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