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当编码格式为orc时不需要设置。 rolling_interval 否 数据保存到对应目录的时间模式。 说明： rolling_size和rolling_interval必须至少配一样或者都配置。 设置后数据会按照输出时间输出到相应时间目录下。 支持的格式为yyyy/MM/dd/HH/mm， 最小单位只
当编码格式为orc时不需要设置。 rolling_interval 否 数据保存到对应目录的时间模式。 说明： rolling_size和rolling_interval必须至少配一样或者都配置。 设置后数据会按照输出时间输出到相应时间目录下。 支持的格式为yyyy/MM/dd/HH/mm， 最小单位只
发出到目前为止已观察到的最大时间戳的 watermark ，时间戳大于最大时间戳的行被认为没有迟到。 递增时间戳： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0.001' SECOND。 发出到目前为止已观察到的最大时间戳减 1
发出到目前为止已观察到的最大时间戳的 watermark ，时间戳大于最大时间戳的行被认为没有迟到。 递增时间戳： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0.001' SECOND。 发出到目前为止已观察到的最大时间戳减 1
发出到目前为止已观察到的最大时间戳的 watermark ，时间戳大于最大时间戳的行被认为没有迟到。 递增时间戳： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0.001' SECOND。 发出到目前为止已观察到的最大时间戳减 1
如果同时设置了扩缩容，可根据需要选择“执行周期”，还可与“有效期”进行配合使用。 执行时间 执行定时扩容或者缩容的时间。 每个定时任务开始时，弹性扩缩容的实际开始的时间有5分钟误差。建议扩容时间定时至少比实际使用队列的时间提前20分钟。 每个定时任务之间需要至少有2小时的间隔。 定时任务创建后
发出到目前为止已观察到的最大时间戳的 watermark ，时间戳大于最大时间戳的行被认为没有迟到。 递增时间戳： WATERMARK FOR rowtime_column AS rowtime_column - INTERVAL '0.001' SECOND。 发出到目前为止已观察到的最大时间戳减 1
分钟的窗口中。滑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。 SESSION(time_attr, interval) 定义一个会话时间窗口。 会话时间窗口没有一个固定的持续时间，但是它们的边界会根据 interval 所定义的不活跃时间所确定；即一个会话时间窗口在定义的间隔时间内没有事件出现，该窗口会被关闭。
分钟的窗口中。滑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。 SESSION(time_attr, interval) 定义一个会话时间窗口。会话时间窗口没有一个固定的持续时间，但是它们的边界会根据 interval 所定义的不活跃时间所确定；即一个会话时间窗口在定义的间隔时间内没有事
队列扩缩容计划起始小时时间。 start_minute 是 Integer 队列扩缩容计划的起始分钟时间。 repeat_day 是 Array of strings 定时扩缩容计划的重复周期，可以选择周一到周日的某一天、某几天、或者不选择。如果不选择，则会在当前时间后的start_h
队列扩缩容计划起始小时时间（24小时制）。 start_minute 否 Integer 队列扩缩容计划的起始分钟时间。 repeat_day 是 Array of strings 定时扩缩容计划的重复周期，可以选择周一到周日的某一天、某几天、或者不选择。如果不选择，则会在当前时间后的sta
to refresh. 问题根因 API以同步模式调用运行时会有两分钟的超时时间限制，如果API调用超过该时间限制则会超时报错。 解决方案 调用“提交SQL作业”API时可以通过设置“dli.sql.sqlasync.enabled”参数为“true”来异步运行该作业。 具体可以参考提交SQL作业API。
队列扩缩容计划起始小时时间。 start_minute 是 Integer 队列扩缩容计划的起始分钟时间。 repeat_day 是 Array of strings 定时扩缩容计划的重复周期，可以选择周一到周日的某一天、某几天、或者不选择。如果不选择，则会在当前时间后的start_h
更多Spark 2.4.5版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 2.4.5版本发布时间 版本名称 发布时间 状态 EOM时间 EOS时间 DLI Spark 2.4.5 2021年12月 已发布 2023年12月31日 2024年12月31日 更多版
运行中：正在执行任务 已失败：session已退出 已成功：session运行成功 恢复中：正在恢复任务 创建时间 每个作业的创建时间，可按创建时间顺序或倒序显示作业列表。 最后修改时间 作业运行完成的时间。 操作 编辑：可修改当前作业配置，重新执行作业。 SparkUI：单击后，将跳转至Spark任务运行情况界面。
更多Spark 3.3.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.3.1版本发布时间 版本名称 发布时间 状态 EOM时间 EOS时间 DLI Spark 3.3.1 2023年6月 已发布 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。
作业的状态信息。具体状态信息以控制台为准。 描述 所提交Flink作业的描述。 用户名 提交作业的用户名称。 创建时间 每个作业的创建时间。 开始时间 Flink作业开始运行的时间。 运行时长 作业运行所消耗的时间。 操作 编辑：编辑已经创建好的作业。 启动：启动作业并运行。 更多 FlinkUI：单击
分计算节点处理的数据量远大于其他节点，从而影响整个计算过程的处理效率。 例如观察到SQL执行时间较长，进入SparkUI查看对应SQL的执行状态，如图1所示，查看到一个stage运行时间超过20分钟且只剩余一个task在运行，即为数据倾斜的情况。 图1 数据倾斜样例 常见数据倾斜场景
系统的压力有非常大的增加，有多个查询语句组，同时有一对RF1 和RF2 更新流。 测试中测量的基础数据都与执行时间有关，这些时间又可分为：装载数据的每一步操作时间、每个查询执行时间和每个更新操作执行时间，由这些时间可计算出：数据装载时间、Power@Size、Throughput@Size、QphH@Size 和$/QphH@Size。
) ) 多级窗口聚合 window_start 和 window_end 列是普通的时间戳字段，并不是时间属性。因此它们不能在后续的操作中当做时间属性进行基于时间的操作。 为了传递时间属性，需要在 GROUP BY 子句中添加 window_time 列。window_time
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