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Spark作业运行大批量数据时上报作业运行超时异常错误 当Spark作业运行大批量数据时，如果出现作业运行超时异常错误，通常是由于作业的资源配置不足、数据倾斜、网络问题或任务过多导致的。 解决方案： 设置并发数：通过设置合适的并发数，可以启动多任务并行运行，从而提高作业的处理能力。
= 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername'
一站式开发平台，自带开发和运维功能，免除自建集群运维的麻烦；在connector方面除了支持开源connector之外，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，
则查出来 'system_time_zone' 是 CST。 问题根因：在Mysql的time_zone是SYSTEM，system_time_zone是CST的情况下会造成bug。 CST在mysql里被理解为China Standard Time（UTC+8），但在 Java
SQL作业使用咨询 DLI是否支持创建临时表？ 问题描述：临时表主要用于存储临时中间结果，当事务结束或者会话结束的时候，临时表的数据可以自动删除。例如MySQL中可以通过：“create temporary table ...” 语法来创建临时表，通过该表存储临时数据，结束事务或者会话后该表数据自动清除。当前DLI是否支持该功能？
= 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername'
通用队列操作OBS表如何设置AK/SK 如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度
'url' = 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--flink为RDS MySQL创建的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername', 'password'
在作业运行界面勾选“保存作业日志”，在“OBS桶”参数选择存储运行日志的OBS桶。单击“启动”重新运行作业。作业重新运行完成后再执行3及后续步骤。 在Flink作业列表单击对应作业名称，进入作业详情页面，选择“运行日志”页签。 单击OBS桶，获取对应作业的完整运行日志。 图2 查看运行日志 下载最新“jobmanager
Compaction操作说明 什么是Compaction Compaction用于合并mor表Base和Log文件，Compaction包含两个过程Schedule和Run。Schedule过程会在TimeLine里生成一个Compaction Plan，这个Compaction
执行作业的用户数据库和表权限不足导致作业运行失败 问题现象 Spark作业运行报数据库权限不足，报错信息如下： org.apache.spark.sql.AnalysisException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:
SASL_SSL。 已创建RDS MySQL实例。 本示例创建的RDS MySQL数据库版本选择为：8.0。 具体步骤可参考：购买RDS for MySQL实例。 整体作业开发流程 整体作业开发流程参考图1。 图1 作业开发流程 步骤1：创建队列：创建DLI作业运行的队列。 步骤2：创建K
com:3306/postgreDB driver jdbc驱动类名，访问MySQL集群请填写："com.mysql.jdbc.Driver"，访问PostGre集群请填写："org.postgresql.Driver"。 dbtable 访问MySQL集群填写"数据库名.表名" 注意： 连接的RDS数
如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py
它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，二是利用Flink来读写Hive的表。Overview | Apache
"jdbc:mysql://xxxx:3306/xxxx", -- mysql连接地址，jdbc格式 "connector.table" = "xxxx", -- mysql表名 "connector.driver" = "com.mysql.jdbc
参考增强型跨源连接，在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列
单击“确定”导入保存点。 运行时配置 用户可通过选择“运行时配置”配置作业异常告警和重启选项。 支持Flink OpenSource SQL作业和Flinkjar作业。 在对应Flink作业操作列的“更多 > 运行时配置”。 在“运行时配置”页面配置以下参数。 图3 运行时配置 表1 作业运行参数说明
JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN）、SEMIN JOIN和ANTI JOIN。 CROSS JOIN CROSS JOIN返回两个关系的笛卡尔积。可以使用CROSS JOIN语法指定，也可以在FROM子句中指定多个relation。 以下的query是等价的： SELECT
作业资源的占用情况请参考怎样查看作业所需的资源CUs数？。 怎样查看作业所需的资源CUs数？ SQL作业： 请通过云监控服务提供的监控面板查看运行中的作业数和提交中的作业数，并根据作业数量判断SQL作业整体的资源占用情况。 Flink 作业： 登录DLI管理管理控制台。 选择“作业管理
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