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始运行时间“Launch Time”，以及Task运行耗时时间“Duration”。 单击“Duration”，可以根据耗时进行排序，排查是否存在单个Task耗时过长导致整体作业时间变长问题。 参考图10可以看到数据倾斜时，单个任务的shuffle数据远大于其他Task的数据，导致该任务耗时时间变长。
AOM服务提供的Prometheus监控是一种全面对接开源Prometheus生态的监控解决方案。它支持多种类型的组件监控，提供预置监控大盘和全面托管的Prometheus服务，通过Prometheus监控来统一采集、存储和显示监控对象的数据，适用于时间序列数据库的收集和处理，尤其适用于监控Flink作业场景。
Flink作业”，在作业列表中选择待操作的Flink OpenSource SQL作业。 单击操作列的“编辑”，进入作业编辑页面。 在右侧的“运行参数”配置区域，选择新的Flink版本。 使用Flink 1.15以上版本的引擎执行作业时，需要在自定义配置中配置委托信息，其中key为"flink.dli.job.agency
datediff datediff函数用于计算两个时间date1、date2的日期差值。 相似函数：datediff1，datediff1函数用于计算两个时间date1、date2的差值，将差值以指定的时间单位datepart表示。 命令格式 datediff(string date1
赋权：当前用户可将表的权限赋予其他用户。 回收：当前用户可回收其他用户具备的此表的权限，并且不能回收表所有者的权限。 查看其他用户具备的权限：查看其他用户具备的当前表的权限。 分区表还具有以下权限： 删除分区：删除分区表中的分区。 显示所有分区：显示分区表中的所有分区。 只适用于“用户授权”的权限包括：
超过额度的使用量按需计费。弹性资源池的CU时套餐包的额度每个月会重置。 弹性资源池单个计费周期内小于1CU的向上取整。 弹性资源池扩缩容的开始时间点是以实际扩缩容成功后时间点开始计算，不是按照扩缩容配置的时间开始计费。 弹性资源池队列扩容成功后，系统开始对扩容的CU进行计费，直到缩容成功停止对扩容的CU计费。
容到设定的目标大小。 队列资源缩容时，系统不保证将队列资源完全缩容到设定的目标大小。通常队列资源缩容时，系统会先检查资源使用情况，判断是否存在缩容空间，如果现有资源无法按照最小缩容步长执行缩容任务，则队列可能缩容不成功，或缩容一部分规格的情况。 因资源规格不同可能有不同的缩容步长
DATE STRING TINYINT SMALLINT INT BIGINT 代表待处理的时间。 DATE或STRING类型的日期值，或TINYINT、SMALLINT、INT或BIGINT类型的时间戳。 格式： yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd hh:mi:ss yyyy-mm-dd
数据权限相关 数据权限列表 创建角色 删除角色 绑定角色 解绑角色 显示角色 分配权限 回收权限 显示已授权限 显示所有角色和用户的绑定关系
项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 database_name 是 String 被查询的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 被查询的表名称。 user_name 是 String 被查询的用户名称。 请求消息 无请求参数。 响应消息 表2 响应参数 参数名称 是否必选
hh:mm:ss格式。 format:格式为代表年月日时分秒的时间单位与任意字符的组合，其中： yyyy代表年份。 MM代表月份。 dd代表天。 hh代表小时。 mi代表分钟。 ss代表秒。 返回值说明 返回BIGINT类型的值。 timestamp值为NULL时，返回NULL。 t
Kafka源表 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集
getdate函数用于返回当前系统时间。返回值格式为yyyy-mm-dd hh:mi:ss。 相似函数：current_date，current_date函数用于返回当前日期值。返回值格式为yyyy-mm-dd。 命令格式 getdate() 参数说明 无 返回值说明 返回STRING类型的日期值，格式为yyyy-mm-dd
Flink与MRS Flink有什么区别？ DLI Flink是天然的云原生基础架构。在内核引擎上DLI Flink进行了多处核心功能的优化，并且提供了企业级的一站式开发平台，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
以计算一组行的 “COUNT”、“SUM”、“AVG”（平均）、“MAX”（最大）和 “MIN”（最小）。 对于流式查询，用于计算查询结果的状态可能无限膨胀。状态的大小大多数情况下取决于去重行的数量和分组持续的时间，持续时间较短的 group 窗口不会产生状态过大的问题。可以提供一个合适的状态
Hudi具有主键唯一性机制，但在分区表的场景下通常只能保证分区内主键唯一，因此如果分区键的值发生变更后，会导致相同主键的行记录出现多条的情况。在以日期分区的场景，可采用数据的创建时间为分区字段，切记不要采用数据更新时间做分区。 当指定Hudi的索引类型为Global索引类型时，Hu
已经给表授权，且测试查询成功，但一段时间后重试报错无法查询，此时应先检查当前表的权限是否还存在， 检查权限是否仍然存在： 如用户权限被取消则可能导致提示权限缺失无法查询表数据。 查看表的创建时间： 查看表是否被他人删除重建，删除表后重建的相同表名并不视作同一张表，不会继承删除表的权限。 父主题： DLI权限管理类
数据倾斜是在SQL作业执行中常见的问题，当数据分布不均匀的情况下，一部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。
instant 需要回滚的Hudi表的commit instant时间戳，必选 示例 call rollback_to_instant(table => 'h1', instant_time=>'20220915113127525'); 注意事项 只能依次回滚最新的commit时间戳，可以通过
假设您在2023/03/08 15:50:04购买了包年/包月弹性资源池（CU范围：64CUs），购买时长为一个月，在资源运行一段时间后发现使用过程中大部分时间CU数在128CU以上（假设每天累计12个小时实际CUs为128CUs，超出规格64CUs。），因此在2023/03/10 1
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