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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
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。
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。 注意事项 创建Flink OpenSource
在对应队列“权限信息”区域的用户列表中，选择需要修改权限的用户，在“操作”列单击“权限设置”。 在队列“权限设置”对话框中，对当前用户具备的权限进行修改。详细权限描述如表1所示。 当“权限设置”中的选项为灰色时，表示您不具备修改此队列权限的权限。可以向管理员用户、队列所有者等具有
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DWS集群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
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，最好大于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。
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
安全组限制实例的安全访问规则，加强云数据库RDS服务与其他服务间的安全访问。 数据源的安全组需放通DLI弹性资源池的网段。 - 设置密码 设置实例的登录密码。 - 管理员账号 root root 管理员密码 设置管理员密码。 - 参数模板 数据库参数模板就像是数据库引擎配置值的容器，参数模板中的参数可应用于一个或多个相同类型的数据库实例。
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
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
具体方式请参考客户端SSL加密功能使用说明。 端口请注意使用KafKa服务配置中设置的ssl.port端口，默认值为9093。 with参数中security.protocol请设置为SSL。 MRS集群kafka服务配置中，设置ssl.mode.enable请设置为true，并重启kafka with参数中properties
String 指定要使用的格式，这里应该是 'orc'。 Orc 格式也支持来源于 Table properties 的表属性。 举个例子，您可以设置 orc.compress=SNAPPY 来允许spappy压缩。 数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了
using json options(path 'obs://....') using json：指定使用 JSON 格式。 options：用于设置表的选项。 path：指定OBS中JSON文件的路径。 父主题： SQL作业开发类
Bitwise函数 bit_count(x, bits) → bigint 计算2的补码表示法中x中设置的位数（视为有符号位的整数）。 SELECT bit_count(9, 64); -- 2 SELECT bit_count(9, 8); -- 2 SELECT bit_count(-7
由于Optimize是一项耗时的活动，因此需要根据更好的最终用户查询性能与优化计算时间之间的权衡来确定运行Optimized的频率。 分区表优化需要设置参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled为false。
用户名 在2中创建的MRS Kafka用户名。 密码 对应MRS Kafka用户名的密码。 认证类型 如果当前MRS集群为普通集群则选择为SIMPLE，如果是MRS集群启用了Kerberos安全认证则选择为KERBEROS。 本示例选择为：KERBEROS。 更多参数的详细说明可以参考CDM上配置Kafka连接。
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