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可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息，请访问Redis官方网站https://redis.io/。
解决方案 建议可以尝试调小spark.sql.shuffle.partitions参数值来解决缓冲区不足问题。具体该参数设置步骤如下： 登录DLI管理控制台，单击“作业管理 > SQL作业”，对应SQL作业行的操作列，单击“编辑”按钮，跳转到“SQL编辑器”。
解决方案 可以通过“云监控服务 CES”来查看DLI队列中不同状态的作业情况，具体操作步骤如下： 在控制台搜索“云监控服务 CES”，进入云监控服务控制台。 在左侧导航栏选择“云服务监控 > 数据湖探索”，进入到云服务监控页面。
解决方案 表删除再创建后，需要重新对需要操作该表的用户或项目进行赋权操作。具体操作如下： 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需要设置权限的表所在的数据库名，进入该数据库的“表管理”页面。 单击所选表“操作”栏中的“权限管理”，将显示该表对应的权限信息。
解决方案 登录DLI控制台，选择“SQL编辑器”，输入任意执行一个SQL语句，比如“select 1”。 弹出隐私协议后，勾选“同意以上隐私协议”，单击“确定”。 该隐私协议只需要在第一次执行时同意即可，后续再次运行不再会弹出和确认。
解决方案 登录IAM控制台页面，单击“用户”，在搜索框中选择“用户名”，输入运行作业的IAM用户名。 单击查询到用户名，查看该用户对应的用户组。 单击“用户组”，输入查询到的用户组查询，单击用户组名称，在“授权记录”中查看当前用户的权限。
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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
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。
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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
Upsert Kafka结果表 功能描述 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。
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。
排查方案 在OBS管理控制台找到DLI作业桶。 查看所选桶的桶策略。
Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间 状态 EOM时间 EOS时间 DLI Flink 1.12 2021年12月 已发布 2023年12月31日 2024年12月31日 更多版本支持信息请参考DLI计算引擎版本生命周期。
Spark 3.1.1版本发布时间 版本名称 发布时间 状态 EOM时间 EOS时间 DLI Spark 3.1.1 2021年12月 已发布 2023年12月31日 2024年12月31日 更多版本支持信息请参考DLI计算引擎版本生命周期。
Upsert Kafka 功能描述 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。
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。
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 更多版本支持信息请参考DLI计算引擎版本生命周期。
解决方案 出现该问题时建议通过以下操作步骤解决。 登录DWS命令执行窗口，执行以下SQL命令，临时将所有non-active的连接释放掉。
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。
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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。
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