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paction执行合并的过程必须和实时任务解耦，通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction，这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期，周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑，周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致Spark
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上。 该场景需要与ClickHouse建立增强型跨源连接，并根据实际情况设置ClickHouse集群所在安全组规则中的端口。 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
和文件内容与表的字段一致，否则查询将报错。 示例 将student表的分区dt='2008-08-08',city='xxx'的OBS路径设置为“obs://bucketName/fileName/student/dt=2008-08-08/city=xxx”。 1 2 3 ALTER
分区列 numFiles 表的最新版本中的文件个数 sizeInBytes 表的最新快照的大小（以字节为单位） properties 为此表设置的所有属性 minReaderVersion 可以读取该表的最低Reader版本 minWriterVersion 可以写入该表的最低Writer版本
创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 语法格式 create table blackhole_table ( attr_name
选择“跨源管理 > 增强型跨源”。 进入增强型跨源连接列表页面，选择您需要查看的增强型跨源连接。 在列表页面的右上方单击可以自定义显示列，并设置表格内容显示规则、操作列显示规则。 在列表页面上方的搜索区域，您可以名称和标签筛选需要的增强型跨源连接。 单击查看增强型跨源连接详细信息。
命名表分区） ALTER_TABLE_RECOVER_PARTITION（恢复表分区） ALTER_TABLE_SET_LOCATION（设置分区的路径） SHOW_PARTITIONS（显示所有分区） SHOW_CREATE_TABLE（查看建表语句） TABLE上可以赋权/回收的权限：
automatic默认为true)。 Archive操作并不是每次写数据时都会触发，至少需要满足以下两个条件： Hudi表满足hoodie.keep.max.commits设置的阈值。如果是Flink写hudi至少提交的checkpoint要超过这个阈值；如果是Spark写hudi，写Hudi的次数要超过这个阈值。
Flink目前支持两种SQL 方言: default 和 hive。您需要先切换到Hive 方言，然后才能使用Hive语法编写。下面介绍如何使用SQL设置方言。 您可以为执行的每个语句动态切换方言。无需重新启动会话即可使用其他方言。 语法格式 SQL 方言可以通过 table.sql-dialect
可自动关联出来Elasticsearch服务器列表。 安全模式认证 如果所需连接的CSS集群在创建时开启了“安全模式”，该参数需设置为“是”，否则设置为“否”。 本示例选择为“否”。 图2 CDM配置CSS数据源 单击“保存”完成CSS数据源配置。 配置目的端DLI的数据源连接。
timestamp(3), time。 为了避免数据丢失或者数据被覆盖，开启作业异常自动重启，需要配置为“从checkpoint恢复”。 checkpoint间隔设置需在输出文件实时性、文件大小和恢复时长之间进行权衡，比如10分钟。 使用HDFS时需要绑定相应的跨源，并填写相应的主机信息。 使用hdfs
file_format为csv时，options参数可以参考表3。 注意事项 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾斜，在INSERT语句后可加上“distribute by rand()”，可以增加处理作业的并发量。例如：
DISTINCT] query ALL和DISTINCT表示是否返回包含重复的行。ALL返回所有的行；DISTINCT返回只包含唯一的行。如果未设置，默认为DISTINCT。 INTERSECT query INTERSECT [DISTINCT] query INTERSECT仅返回
jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>h
当前配置的CU数量为运行作业时所需的CU数，不能超过其绑定队列的CU数量。管理单元参数设置详见：manager_cu_number。 parallel_number 否 Integer 用户设置的作业并行数目。默认值为“1”。 并行数是指同时运行Flink SQL作业的最大任务数
// 设置两次checkpoint的最小间隔时间 streamEnv.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(60000); // 设置checkpoint超时时间
作为key的列类型保持不变，其余所有的列是STRING类型。 拆分成的行数以个数多的数组为准，不足的补NULL。 示例代码 为便于理解函数的使用方法，本文为您提供源数据，基于源数据提供函数相关示例。创建表salary，并添加数据，命令示例如下： CREATE EXTERNAL TABLE
转换过程会收集统计信息，以提升转换后的 Delta 表的查询性能。 如果提供表名，则元存储也将更新，以反映该表现在是 Delta 表。 注意事项 分区表转换需要设置参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled为false。
下划线开头，且不能超过128字符。 var_value 是 String 全局变量值。 is_sensitive 否 Boolean 是否设置为敏感变量。默认为“false”。 响应消息 表3 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 否 Boolean
storage_path 指定目录的完整FS绝对路径 space_consumed 返回文件/目录在集群中占用的实际空间，即它考虑了为集群设置的复制因子 quota 名称配额（名称配额是对当前目录树中的文件和目录名称数量的硬性限制） space_quota 空间配额（空间配额是对
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