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按需计费的扫描量仅在使用default队列执行作业时候按扫描量计费，作业执行完成后停止计费。 按需计费资源删除后，可能还会存在账单信息，因为系统通常会在使用后1个小时内对上一个结算周期的费用进行扣款。
input_row_count 否 Long Insert作业执行过程中扫描的记录条数。 bad_row_count 否 Long Insert作业执行过程中扫描到的错误记录数。 input_size 是 Long 作业执行过程中扫描文件的大小。
扫描数据量资费=执行SQL时产生的扫描数据量*单价。如果计算任务超时或失败，则本次计算不收取费用。 Flink作业和Spark作业的计费只有计算计费，具体计费规则与SQL作业相同。 具体计费规则可以参考华为云官网价格详情。 。 步骤1：获取消费数据 获取消费明细数据。
适用于实时监控、在线分析等场景。 Flink OpenSource作业：提交作业时可以使用DLI提供的标准的连接器（connectors）和丰富的API，快速与其他数据系统的集成。
数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。
input_size 否 long 作业执行过程中扫描的数据量。 schema 否 Array of Map 作业结果列名称和类型。 rows 否 Array of objects 作业结果集。
数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。
input_size 否 long 作业执行过程中扫描的数据量。 schema 否 Array of Map 作业结果列名称和类型。 rows 否 Array of objects 作业结果集。
如果使用的是default队列执行作业，则按照扫描量计费。 计费详情可参考《数据湖探索价格详情》。 如果在扣费时间段内没有执行过作业，则请继续排查是否是因为存储了大量数据而产生的计费。具体操作请参考数据存储。 Spark作业 进入“作业管理”>“Spark作业”页面。
在缓存过期后，将重新扫描Hive表以加载最新的数据。 参数 默认值 类型 说明 lookup.join.cache.ttl 60 min Duration 查找连接中构建表的缓存 TTL（例如 10 分钟）。默认情况下，TTL 为 60 分钟。
running spark 熔断 单位：秒 取值范围：1-43200 否 NA running_0004 Scan data(GB) 扫描数据量的限制。
input_size 否 long 作业执行过程中扫描的数据量。 schema 否 Array of Map 作业结果列名称和类型。 rows 否 Array of Objects 作业结果集。
图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势： 表1 Serverless DLI与传统自建Hadoop集群对比的优势 优势 维度 数据湖探索 DLI 自建Hadoop系统 低成本 资金成本 按照实际扫描数据量或者
按照扫描量计费。 1：表示按照CU时收费。 2：表示按照包年包月收费。 resource_id 否 String 队列的资源ID。 resource_mode 否 Integer 资源模式。
图6 检测地址连通性 输入步骤2：创建RDS数据库表中记录的RDS MySQL实例内网地址，进行网络连通性测试。 在RDS控制台“实例管理”页面，单击对应实例名称，查看“连接信息”>“内网地址”，即可获取对应信息。 测试结果显示可达，则DLI队列与MySQL实例的网络已经联通。
全局共享模式： 全局共享模式是一种根据SQL查询中实际扫描的数据量来分配计算资源的模式，不支持指定或预留计算资源。 DLI服务预置的“default”队列即为全局共享模式的计算资源，资源的大小是按需分配的。
initial（默认）：在第一次启动时，会先扫描历史全量数据，然后读取最新的Binlog数据。 latest-offset：在第一次启动时，不会扫描历史全量数据，直接从Binlog的末尾（最新的Binlog处）开始读取，即只读取该Connector启动以后的最新变更。
数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。
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 外表，并插入数据。
适用于实时监控、在线分析等场景。 · Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（connectors）和丰富的API，便于快速与其他数据系统的集成。 · Flink Jar作业：允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更大的灵活性和自定义能力。
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