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用户不需要管理任何服务器，即开即用。 DLI支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。
i表。为了能够在文件大小和入湖速度之间进行权衡，Hudi提供了一个hoodie.parquet.small.file.limit配置来设置最小文件大小。用户可以将该配置设置为“0”，以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。
服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。
单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 父主题： 创建结果表
单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 方法三：如果是新版本队列，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理
在创建的新数据源配置界面中，输入Kyuubi服务器的相关信息。 数据库名称：本例输入DLI数据库名称。 服务器地址：输入Kyuubi服务器的弹性公网IP地址。 端口号：Kyuubi服务监听的端口，使用Hive Thrift协议，默认端口10009。 用户名和密码：按需配置Kyuubi服务器用户名和密码。 按需配置其他高级选项，然后保存配置。
在创建的新数据源配置界面中，输入Kyuubi服务器的相关信息。 数据库名称：本例输入DLI数据库名称。 服务器地址：输入Kyuubi服务器的弹性公网IP地址。 端口号：Kyuubi服务监听的端口，使用Hive Thirft协议，默认端口10009。 用户名和密码：按需配置Kyuubi服务器用户名和密码。 按需配置其他高级选项，然后保存配置。
DLI Delta表概述 Delta表是一种基于Delta Lake技术实现的数据存储解决方案，它使用基于文件的事务日志扩展了 Parquet 数据文件，可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结
VACUUM 命令功能 VACUUM命令用于删除表目录中不由 Delta 管理的所有文件，并删除不再处于表事务日志最新状态且超过保留期阈值的数据文件。默认阈值为 7 天。 注意事项 RETAIN num HOURS表示保留期阈值，建议设置为至少 7 天。 如果对 Delta 表运
Plan能够被成功执行，Compaction Plan只是记录了Hudi表中哪些Log文件要和哪些Parquet文件合并，所以最重要的地方在于保证Compaction Plan在被执行的时候它需要合并的文件都存在。而Hudi表中只有Clean操作可以清理文件，所以建议Clean的触发阈值（hoodie.cleaner
和性能综合考虑是否开启。 证书文件还需要在作业配置页面的“其他依赖文件”中完成配置。 OBS路径/opt/flink/usrlib/userData/为默认存储依赖文件路径。 请确保已上传密钥和证书到指定的OBS路径下，并在作业配置中的其他依赖文件中引入。 表2 Flink作业传输通信加密配置参数
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
操作请参考方法一：通过Maven安装DLI SDK依赖。 在集成开发环境中导入JAR文件，适用于使用Eclipse作为集成开发环境的项目。具体操作请参考方法二：通过在Eclipse中导入JAR文件安装SDK。 获取DLI SDK 在“DLI SDK DOWNLOAD”页面，单击选
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
1”，可以将多个task生成的多个文件汇总为一个文件。 操作步骤 在管理控制台检查对应SQL作业详情中的“结果条数”是否正确。 检查发现读取的数据量是正确的。 图1 检查读取的数据量 确认客户验证数据量的方式是否正确。客户验证的方式如下： 通过OBS下载数据文件。 通过文本编辑器打开数据文件，发现数据量缺失。
参数类型 说明 data_path 是 String 导出结果存储的路径（当前仅支持将数据存储在OBS上）。另外，该路径下的文件夹须不存在，如请求样例中的“path”文件夹。 compress 否 String 导出数据的压缩格式，目前支持gzip，bzip2和deflate压缩方式； 默认值为none，表示不压缩。
按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager
SHOW_LOG_FILE 命令功能 查看log文件的meta和record信息。 命令格式 查看meta： call show_logfile_metadata(table => '[table]', log_file_path_pattern => '[log_file_path_pattern]'
应jar包文件的OBS路径，格式为：obs://桶名/文件夹路径名/包名。 依赖python文件（--py-files） 运行spark作业依赖的py-files。可以输入Python文件名称，也可以输入Python文件对应的OBS路径，格式为：obs://桶名/文件夹路径名/文件名。
功能描述 修改已存在的分区表或非分区表的生命周期。 当第一次开启生命周期时，会扫描表/分区会扫描路径下的表数据文件，更新表/分区的LAST_ACCESS_TIME，耗时与分区数和文件数相关。 约束限制 表生命周期处于公测阶段，如果有需要请联系客服申请开通白名单。 表生命周期功能支持Hi
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