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Flink作业重启后，如何判断是否可以从checkpoint恢复 什么是从checkpoint恢复？ Flink Checkpoint 是一种容错恢复机制。这种机制保证了实时程序运行时，遇到异常或者机器问题时能够进行自我恢复。 从checkpoint恢复的原则 通常当作业执行失败
SQL作业运行慢如何定位 作业运行慢可以通过以下步骤进行排查处理。 可能原因1：FullGC原因导致作业运行慢 判断当前作业运行慢是否是FullGC导致： 登录DLI控制台，单击“作业管理 > SQL作业”。 在SQL作业页面，在对应作业的“操作”列，单击“更多 > 归档日志”。
使用Notebook实例提交DLI作业 Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块，提供在线的开发和调试能力，用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后，您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代
本章节介绍REST API请求的组成，并以调用IAM服务的获取用户Token来说明如何调用API，该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987
、私有能力等内置到自定义镜像中，以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。 使用限制
如何合并小文件 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 推荐使用临时表进行数据中转 自读自写在突发异常场景下存在数据丢失的风险 执行SQL： INSERT OVERWRITE TABLE tablename select
结果不正确。 这是因为DLI在执行SQL作业时，会对表进行元数据更新，如果在作业执行完成前修改了表名，会和作业的元数据更新过程冲突，从而影响对数据大小的判断。 为了避免这种情况，建议在SQL作业执行完成后，等待5分钟后再修改表名。确保系统有足够的时间更新表的元数据，避免因修改表名而导致的数据大小统计不准确的问题。
使用DLI分析账单消费数据 应用场景 本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据（文中涉及账户的信息已脱敏），在DLI的大数据分析平台上进行分析，找出费用优化的空间，并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：获取消费数据。获取账户的实际消费数据。
即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、CSS、MongoDB、Redis。
源管理和作业调度。 支持多种数据源和格式，提供了丰富的数据处理能力，包括但不限于SQL查询、机器学习等。详细操作请参考创建Spark作业。 适用于大规模数据处理和分析，如机器学习训练、日志分析、大规模数据挖掘等场景。 管理Jar作业的程序包 DLI允许用户提交编译为Jar包的Fl
操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。 本例介绍
的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考”数据湖探索
Flink作业性能调优类 Flink作业推荐配置指导 Flink作业性能调优 Flink作业重启后，如何保证不丢失数据？ Flink作业运行异常，如何定位 Flink作业重启后，如何判断是否可以从checkpoint恢复 DLI Flink作业提交运行后（已选择保存作业日志到OBS桶
ion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 Plan会记录哪些parquet文件将会与哪些log文件进行合并，但是仅仅是一个Plan，没有去合并。Run过程会将TimeLine里的所有Compaction
请参考判断是否经购买了对应的套餐包 套餐包额度已用完 请参考判断套餐包额度是否超出 购买的套餐包没有涵盖到DLI所有计费项 请参考判断是否产生了套餐包未涵盖的计费项 如果处理完某个可能原因仍未解决问题，请继续排查其他可能原因。 判断是否经购买了对应的套餐包 目前DLI支持的套餐包类型如表1所示。
所有需手动续费的资源都可归置到“手动续费项”页签，具体操作请参见如何恢复为手动续费。 手动续费资源。 单个续费：在资源页面找到需要续费的资源，单击操作列的“续费”。 批量续费：在资源页面勾选需要续费的资源，单击列表左上角的“批量续费”。 选择续费时长，判断是否勾选“统一到期日”，将到期时间统一到各个
计算引擎 版本 Hudi版本 Spark 3.3.1 0.11.0 Flink 1.15 0.11.0 Hetu 2.1.0 0.11.0 如何判断队列支持的计算引擎版本：首先进入DLI的控制台界面，点击左侧菜单栏的”资源管理”-> ”队列管理”。在队列管理的界面筛选并选中需要查询的
udi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。 对于Hudi的MOR、COW表，都需要开启Clean。 Hudi表在写入数据时会自动判断是否需要执行Clean，因为Clean的开关默认打开(hoodie
DLI支持在管理控制台设置全局变量，将作业开发过程中频繁使用的变量设置为全局变量，可以避免在编辑作业过程中重复定义，减少开发与维护成本。通过使用全局变量可以替换长难复杂变量，简化复杂参数，提升SQL语句可读性。 本节操作为您介绍如何创建全局变量。 创建全局变量 在DLI控制台左侧导航栏中单击“全局配置
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
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