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执行Checkpoint机制会影响实时计算性能，配置间隔时间需权衡对业务的性能影响及恢复时长，建议大于Checkpoint的完成时间，建议设置为5分钟。 Exactly Once模式保证每条数据只被消费一次，At Least Once模式每条数据至少被消费一次，请依据业务情况选择。
获取Spark作业委托临时凭证用于访问其他云服务 功能描述 DLI提供了一个通用接口，可用于获取用户在启动Spark作业时设置的委托的临时凭证。该接口将获取到的该作业委托的临时凭证封装到com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials类中。
创建Redis表作为维表用于与输入流连接，从而生成相应的宽表。 前提条件 要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。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接
在“程序包管理”页面，单击程序包“操作 ”列中的“更多 > 修改所有者”。 如果该程序包进行过分组设置，选择“组”或者“程序包”进行修改。 图1 修改程序包所有者 如果该程序包没有进行过分组设置，则可以参考下图，直接修改该程序包的所有者。 图2 程序包管理-修改程序包所有者 表1 参数说明
优先级 当前弹性资源池中的优先级数字越大表示优先级越高。本例设置一条扩缩容策略，默认优先级为1。 1 时间段 首条扩缩容策略是默认策略，不能删除和修改时间段配置。 即设置00-24点的扩缩容策略。 00-24 最小CU 设置扩缩容策略支持的最小CU数。 16 最大CU 当前扩缩容策略支持的最大CU数。
predicate on partitioned table `777dd`.`test_delta_parts1` 解决方案：在console页面设置中添加参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled值为false。
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与云搜索服务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。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 当前只支持CSS集群7
- interval '3' year - interval '5' month 2-7 时区转换 运算符：AT TIME ZONE，用于设置一个时间戳的时区。 SELECT timestamp '2012-10-31 01:00 UTC';-- 2012-10-31 01:00:00
Flink版本。当用户设置“feature”为“basic”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用的DLI基础Flink镜像的版本。 image 否 String 自定义镜像。格式为：组织名/镜像名:镜像版本。 当用户设置“feature”为“
作业的名称。 作业异常告警 设置是否将作业异常告警信息，如作业出现运行异常或者欠费情况，以SMN的方式通知用户。 勾选后需配置下列参数： “SMN主题”： 选择一个自定义的SMN主题。如何自定义SMN主题，请参见《消息通知服务用户指南》中“创建主题”章节。 异常自动重启 设置是否启动异常自动
建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力，该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力，不指定preCombineField会导致主键重复。 参数名称 参数描述
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
Hudi存储结构 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 在DLI环境，Hudi表的数据文件存储在OBS上，因此可以通过查看OBS文件检查。 如下，展示了Hudi 多级分区COW表存储结构的示意。 hudi_table ├── .hoodie
获取Flink作业委托临时凭证用于访问其他云服务 功能描述 DLI提供了一个通用接口，可用于获取用户在启动Flink作业时设置的委托的临时凭证。该接口将获取到的该作业委托的临时凭证封装到com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials类中。
避免出现作业结果混乱等问题。 DLI作业要由用户主账户统一设置及修改，子用户无权限。 不配置DLI作业桶无法查看作业日志。 您可以通过配置桶的生命周期规则，定时删除桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。 DLI的作业桶设置后请谨慎修改，否则可能会造成历史数据无法查找。 前提条件
避免出现作业结果混乱等问题。 DLI作业要由用户主账户统一设置及修改，子用户无权限。 不配置DLI作业桶无法查看作业日志。 您可以通过配置桶的生命周期规则，定时删除桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。 DLI的作业桶设置后请谨慎修改，否则可能会造成历史数据无法查找。 Spark日志分割规则：
024 分区表桶数 = 单分区数据量大小(G)/2G，再后向上取整，最小设置1个桶 需要使用的是表的总数据大小，而不是压缩以后的文件大小 桶的设置以偶数最佳，非分区表最小桶数请设置4个，分区表最小桶数请设置1个。 父主题： Bucket调优示例
SparkDataSource（option里设置如下参数，写数据时触发） hoodie.clean.automatic=true hoodie.cleaner.commits.retained=10 // 默认值为10，根据业务场景指定 Flink（with属性里设置如下参数，写数据时触发） clean
添加Python包后，找不到指定的Python环境 添加Python3包后，找不到指定的Python环境。 可以通过在conf文件中，设置spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=python3，指定计算集群环境为Python3环境。 目前，新
用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。 解决方案 在SQL语句中添加如下参数： connector.properties.flink.partition-discovery
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