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如何在一个Flink作业中将数据写入到不同的Elasticsearch集群中？ 在Flink 作业中，可以使用CREATE语句来定义Source表和Sink表，并指定它们的连接器类型以及相关的属性。 如果需要将数据写入到不同的Elasticsearch集群，您需要为每个集群配置不
怎样将一个区域中的DLI表数据同步到另一个区域中？ 可以使用OBS跨区域复制功能实现，步骤如下： 将区域一中的DLI表数据导出到自定义的OBS桶中。 具体请参考《数据湖探索用户指南》。 通过OBS跨区域复制功能将数据复制至区域二的OBS桶中。 具体请参考跨区域复制。 根据需要导入或使用对应的数据。
费用：（10880元 / 30） x 28天 = 10154.7元 按需 超出规格部分的按需计费： 计算费用=单价*CU数*小时数 2*12=24小时 费用：0.4 x 64 x 24（小时数）= 614.4 元 - - - 合计：21649.1 元 父主题： 计费相关问题
开启Flink作业动态扩缩容 操作场景 在实际作业运行中，由于作业的数据流量变化，导致所需计算资源不同，造成流量较小时计算资源浪费，流量较大时计算资源不足以满足计算所需。 DLI提供的动态扩缩容功能可以根据当前作业的负载情况，例如：数据输入输出量、数据输入输出速率、反压等情况，动
式购买数据存储。按照存储在DLI服务中的数据存储量（单位为“GB”）收取存储费用。计费方式自创建起按自然小时收费。存储费用=单价*存储数据量（GB）*小时数。按小时结算，小时数按整点计算。 套餐包：数据湖探索支持购买存储量套餐包，按照存储在DLI服务中的数据存储量（单位为“GB”
刚购买DLI队列后，第一次进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台拉起集群后，即可提交成功。 若刚刚对队列进行网段修改，立即进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台重建集群后，即可提交功。 按需队列，队列已空闲状态（超过1个小时），则后台资源已经释放。此时进行SQL作业的提交。需要等待5~10分
作业运行、Spark 作业运行。 即一个自然小时内无作业运行，该自然小时为空闲状态。不会进行计费。 通常按需计费的队列，在空闲1h后计算资源会被释放，再次使用时，需要重新分配计算资源，可能会耗费5~10min时间。 按需计费以小时为单位进行结算。不足一小时按一小时计费，小时数按整点计算。 例如 12:10
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Subtask，每个桶将至少包含一个Part文件。将根据配置的滚动策略来创建其他Part文件。对于Row
CU时进行计费。 以小时为单位进行结算。不足一小时按一小时计费，小时数按整点计算。队列CU时按需计费的计算费用=单价*CU数*小时数。 VPC VPC丰富的功能帮助您灵活管理云上网络，包括创建子网、设置安全组和网络ACL、管理路由表、申请弹性公网IP和带宽等。 VPC本身不收取费用。
查看Spark作业原始资源配置 查看Spark作业实时运行资源 查看Spark作业实时运行资源，即查看有多少CU正在运行。 登录DLI 控制台，单击左侧“作业管理”>“Spark作业”，在作业列表中找到需要查看的Spark作业，单击“操作”列中的“SparkUI”。 在SparkUI页面可查看Spark作业实时运行资源。
路由即路由规则，在路由中通过配置目的地址、下一跳类型、下一跳地址等信息，来决定网络流量的走向。路由分为系统路由和自定义路由。 增强型跨源连接创建后，子网会自动关联系统默认路由。除了系统默认路由，您可以根据需要添加自定义路由规则，将指向目的地址的流量转发到指定的下一跳地址。 了解更多路由相关信息请参考路由表。
操作”列，单击“权限管理”，进入到表权限管理界面。 单击“授权”，授权对象选择“用户授权”，用户名选择需要授权的用户名，勾选对应需要操作的权限。如“查询表”、“插入”等根据需要勾选。 单击“确定”完成权限授权。 授权完成后，再使用已授权的用户登录DLI控制台，查看是否能正常查询到对应表。
U时进行计费。 如购买按需计费的队列，在使用队列资源时，按照队列CU时进行计费。 以小时为单位进行结算。不足一小时按一小时计费，小时数按整点计算。队列CU时按需计费的计算费用=单价*CU数*小时数。 步骤1：创建并上传数据 创建CSV数据，例如，如图2所示test.csv： 图2
全局变量的使用中，一个子账号是否可以使用其他子账号创建的全局变量 全局变量可用于简化复杂参数。例如，可替换长难复杂变量，提升SQL语句可读性。 全局变量的使用具有以下约束限制： 存量敏感变量只有创建用户才能使用，其余普通全局变量同账号同项目下的用户共用。 如果同账号同项目下存在多
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Subtask，每个桶将至少包含一个Part文件。将根据配置的滚动策略来创建其他Part文件。对于Row
CU时进行计费。 以小时为单位进行结算。不足一小时按一小时计费，小时数按整点计算。队列CU时按需计费的计算费用=单价*CU数*小时数。 数据说明 详单数据 车辆上报的详单数据，包括定时上报的位置记录和异常的驾驶行为触发的告警事件数据。 表2 详单数据 字段名称 字段类型 字段说明
更多具体使用可参考开源社区文档：Hudi。 注意事项 建议Hudi作为Source表时设置限流 Hudi表作为Source表时，为防止数据上限超过流量峰值导致作业出现异常，建议设置限流（read.rate.limit），限流上限应该为业务上线压测的峰值。 及时对Hudi表进行Compaction，防止Hudi
对于MOR表，不管是流式写入还是批量写入，需要保证每天至少完成1次Compaction操作。如果长时间不做compaction，Hudi表的log将会越来越大，这必将会出现以下问题： Hudi表读取很慢，且需要很大的资源。 这是由于读MOR表涉及到log合并，大log合并需要消耗大量的资源并且速度很慢。
MOR表下游采用流式计算，历史版本保留小时级。 如果MOR表的下游是流式计算，例如Flink流读，可以按照业务需要保留小时级的历史版本，这样的话近几个小时之内的增量数据可以通过log文件读出，如果保留时长过短，下游flink作业在重启或者异常中断阻塞的情况下，上游增量数据已经Clean掉了，flink需要从pa
方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kafka消息进
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