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SQL作业存在join小表操作时，会触发自动广播所有executor，使得join快速完成。但同时该操作会增加executor的内存消耗，如果executor内存不够时，导致作业运行失败。 解决措施 排查执行的SQL中是否有使用“/*+ BROADCAST(u) */”强制做broadcastjoin。如果有，则需要去掉该标识。
模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple
模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple
to read 143805 bytes 问题原因 上述报错可能原因是当前导入的文件数据量较大，同时因为spark.sql.shuffle.partitions参数设置的并行度过大，导致缓存区大小不够而导入数据报错。 解决方案 建议可以尝试调小spark.sql.shuffle.
性资源池中的资源。 队列是DLI中被实际使用和分配的基本单元，即队列是执行作业所需的具体的计算资源。您可以为不同的作业或数据处理任务创建不同的队列，并按需对这些队列分配和调整资源。了解DLI的队列类型请参考DLI队列类型。 DLI计算资源模式 DLI提供了三种计算资源的管理模式，每一种模式都有独特的优势和适用场景。
时，队列2不能使用队列1中的资源，只能单独对队列1进行扩容。 添加到同一个弹性资源池的多个队列，CU资源可以共享，达到资源的合理利用。 配置跨源时，必须为每个队列分配不重合的网段，占用大量VPC网段。 多队列通过弹性资源池统一进行网段划分，减少跨源配置的复杂度。 资源调配 多个队
输入便于记忆和区分的连接名称。 mysqllink 数据库服务器 MySQL数据库的IP地址或域名。 - 端口 MySQL数据库的端口。 3306 数据库名称 MySQL数据库的名称。 sqoop 用户名 拥有MySQL数据库的读、写和删除权限的用户。 admin 密码 用户的密码。 -
StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势：
StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）
取用户存储的数据，作为作业的输入数据。适用于大数据分析、原生云应用程序数据、静态网站托管、备份/活跃归档、深度/冷归档等场景。 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力
取用户存储的数据，作为作业的输入数据。适用于大数据分析、原生云应用程序数据、静态网站托管、备份/活跃归档、深度/冷归档等场景。 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力
创建弹性资源池后，您可以在弹性资源池中创建多个队列，队列关联到具体的作业和数据处理任务，是资源池中资源被实际使用和分配的基本单元，即队列是执行作业所需的具体的计算资源。 同一弹性资源池中，队列之间的计算资源支持共享。 通过合理设置队列的计算资源分配策略，可以提高计算资源利用率。 发布区域：全部
数指定真正需要编码的数据，格式为${field_name}，表示直接将该流字段的内容作为一个完整的记录进行编码。 注意事项 当配置项支持参数化时，表示将记录中的一列或者多列作为该配置项的一部分。例如当配置项设置为car_${car_brand}时，如果一条记录的car_brand
数指定真正需要编码的数据，格式为${field_name}，表示直接将该流字段的内容作为一个完整的记录进行编码。 注意事项 当配置项支持参数化时，表示将记录中的一列或者多列作为该配置项的一部分。例如当配置项设置为car_${car_brand}时，如果一条记录的car_brand
考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
使用文件系统输出流写入数据到OBS时，应避免多个作业写同一个目录的情况。 OBS对象存储桶的默认行为为覆盖写，可能导致数据丢失。 OBS并行文件系统桶的默认行为追加写，可能导致数据混淆。 因为以上OBS桶类型行为的区别，为避免作业异常重启可能导致的数据异常问题，请根据您的业务需求选择OBS桶类型。 HDFS代理用户配置
使用文件系统输出流写入数据到OBS时，应避免多个作业写同一个目录的情况。 OBS对象存储桶的默认行为为覆盖写，可能导致数据丢失。 OBS并行文件系统桶的默认行为追加写，可能导致数据混淆。 因为以上OBS桶类型行为的区别，为避免作业异常重启可能导致的数据异常问题，请根据您的业务需求选择OBS桶类型。 HDFS代理用户配置
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