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开通自动续费”。 批量资源开通自动续费：选择需要开通自动续费的资源，单击列表左上角的“更多 > 开通自动续费”。 选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“开通”。 图3 开通自动续费 父主题： 续费
执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 消息内容。 请求示例 运行ID为131、130、138、137的作业，且设置作业支持从最近创建的保存点恢复。 { "job_ids": [131,130,138,137], "resume_savepoint":
Jar作业，您需要在代码中开启Checkpoint，同时如果有自定义的状态需要保存，您还需要实现ListCheckpointed接口，并为每个算子设置唯一ID。然后在作业配置中，勾选“从Checkpoint恢复”，并准确配置Checkpoint路径。 图2 开启Checkpoint Flink
> 我的资源”。 进入我的资源页面。 在搜索条件中选择按资源ID搜索，并输入资源ID，单击图标搜索资源信息，并记录资源所在区域。按照图1的方法复制资源名称。 图1 查找资源名称 根据资源ID在云服务的控制台查找资源并删除。 在控制台中选择“大数据 > 数据湖探索 DLI”，并切换选择资源所在区域。
region['id']") from json_table where id =1; 取rid的值，查询key为city1，返回7。查询方法有如下两种。 select get_json_object(json, "$['city1'].region['id']") from json_table
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 多个队列同时扩容时不能设置优先级，在资源不够时，会导致部分队列扩容申请失败。 您可以根据当前业务波峰和波谷时间段，设置各队列在弹性资源池中的优先级，保证资源的合理调配。 BI工具 对接永洪BI：与永洪BI对接实
user_id 否 String 用户ID。 user_name 否 String 用户名。 is_sensitive 否 Boolean 是否设置为敏感变量。 create_time 否 Long 创建时间。 update_time 否 Long 更新时间。 请求示例 无 响应示例 {
欠费后需要及时充值，详细操作请参见账户充值。 若DLI的队列、弹性资源池等资源不再使用，您可以将他们删除，以免继续扣费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能，当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时，系统自动发送短信和邮件提醒。 当产生欠费后，请您及时充值使可用
enterprise_project_id 否 String 企业项目ID。0”表示default，即默认的企业项目。关于如何设置企业项目请参考《企业管理用户指南》。 说明： 开通了企业管理服务的用户可设置该参数绑定指定的项目。 cidr_in_vpc 否 String 队列的虚拟私有云（VPC）的网段。例如：10
在“程序包管理”页面，单击右上角的“创建”创建程序包。 在“创建程序包”对话框，配置以下参数。 包类型：选择“JAR”。 OBS路径：程序包所在的OBS路径。 分组设置和组名称根据情况选择设置，方便后续识别和管理程序包。 单击“确定”，完成创建程序包。 创建UDF函数。 登录DLI管理控制台，单击“SQL编辑器”，执
息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9
println("list all batch jobs..."); // 通过调用DLIClient对象的listAllBatchJobs方法查询批处理作业 String queueName = "queueName"; int from = 0; int size =
mysql.jdbc.Driver" 参数说明请参考表1。 设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(123, "Katie", 19)]) 设置schema 1 2 3 schema = StructTy
续使用。 购买套餐包 登录DLI管理控制台。 选择“资源管理 > 队列管理”。 在队列管理页面，单击“购买套餐包”。 在“购买套餐包”页面设置相关参数。 表2 参数说明 参数名称 描述 区域 选择所在的区域。不同区域的云服务之间内网互不相通；请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。
driver = "org.postgresql.Driver" 设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(1, "Katie", 19)]) 设置schema 1 2 3 schema = StructType([StructField("id"
order01 INCLUDING PROPERTIES; 创建表orders_like02，它将包含表order02定义的列，并将表的存储格式设置为‘TEXTFILE’ CREATE TABLE orders_like02 like order02 STORED AS TEXTFILE;
登录数据湖探索管理控制台，选择“SQL作业”，在要修改的作业所在行的“操作”列，单击“编辑”进入SQL编辑器界面。 在SQL编辑器界面，单击“设置”，在“配置项”尝试添加以下几个Spark参数进行解决。 参数项如下，冒号前是配置项，冒号后是配置项的值。 spark.sql.enableToString:false
DISTINCT 则对所有值去重后计算 VARIANCE([ ALL | DISTINCT ] expression) VAR_SAMP() 的同义方法。 RANK() 返回值在一组值中的排名。结果是 1 加上分区顺序中当前行之前或等于当前行的行数。排名在序列中不一定连续。 DENSE_RANK()
创建包含SELECT查询结果的新表。 使用CREATE TABLE创建空表。 使用IF NOT EXISTS子句时，如果表已经存在则不会报错。 可选WITH子句可用于设置新创建的表的属性，如表的存储位置（location）、是不是外表（external）等。 示例 用指定列的查询结果创建新表orders_column_aliased：
“show_detail”为“true”时独有。 最小值：2 最大值：400 默认为“2”。 parallel_number 否 Integer 用户设置的作业并行数。 “show_detail”为“true”时独有。 最小值：1 最大值：2000 默认为“1”。 restart_when_exception
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