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自定义函数参数传递 操作场景 如果您的自定义函数需要在多个作业中使用，但对于不同作业某些参数值不同，直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码
自定义函数参数传递 操作场景 如果您的自定义函数需要在多个作业中使用，但对于不同作业某些参数值不同，直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码
Spark计算引擎推荐版本： Spark 3.3.1。 不建议长期混用不同版本的Spark/Flink引擎。 长期混用不同版本的Spark/Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容，影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件，长期混用不同版本的Spark/Flink引擎可能会导致作业因依赖冲突而执行失败。
常见场景的委托权限策略 本节操作提供了DLI常见场景的委托权限策略，用于用户自定义权限时配置委托的权限策略。委托策略中的“Resource”根据需要具体情况进行替换。 数据清理委托权限配置 适用场景：数据清理委托，表生命周期清理数据及lakehouse表数据清理使用。该委托需新建
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能
具体请参考《数据湖探索用户指南》。 MRS服务Spark组件的是建立在客户的购买MRS服务所分配的虚机上，用户可以根据实际需求调整及优化Spark服务，支持各种接口调用。 MRS的这种模式提供了更高的自由度和定制性，适合有大数据处理经验的用户使用。 具体请参考《MapReduce服务开发指南》。
赋予IAM用户的建表权限，但是在创建表时候仍然提示权限不足。 根因分析 DLI队列的引擎版本不同，校验的权限范围不同： HetuEngine不支持通过IAM用户授权，需使用DLI资源授权。 解决方案 请参考《数据湖探索用户指南》中的数据库权限管理章节授予用户创建表的权限。 父主题：
项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 database_name 是 String 被查询的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 被查询的表名称。 user_name 是 String 被查询的用户名称。 请求消息 无请求参数。 响应消息 表2 响应参数 参数名称 是否必选
WHERE：隐式连接利用WHERE条件实现类似JOIN...ON...的连接，返回匹配的记录。语法格式中仅给出等式条件下的WHERE条件过滤，同时也支持不等式WHERE条件过滤。 注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。 隐式JOIN的命令中不含有JOIN...ON...关键词，
怎样修改DLI上已经创建好的表的字段名称？ DLI本身不支持直接修改表的字段名称，但您可以通过以下步骤来解决这个问题表数据迁移的方式来解决该问题： 创建新表：创建一个新表，并定义新的表字段名称。 迁移数据：使用INSERT INTO ... SELECT语句将旧表的数据迁移到新表中。
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
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能
Hudi具有主键唯一性机制，但在分区表的场景下通常只能保证分区内主键唯一，因此如果分区键的值发生变更后，会导致相同主键的行记录出现多条的情况。在以日期分区的场景，可采用数据的创建时间为分区字段，切记不要采用数据更新时间做分区。 当指定Hudi的索引类型为Global索引类型时，Hu
og 。 Hive方言只支持db.table这种两级的标识符，不支持带有Catalog名字的标识符。更多信息请参考Apache Flink Hive Read & Write。 虽然所有Hive版本支持相同的语法，但是一些特定的功能对Hive版本有依赖，请参考Hive 版本。 例如，更新数据库位置
仅在勾选该权限且更新DLI委托权限后的项目生效。未勾选该权限的项目不具备跨源场景所需权限、和SMN发送通知消息的权限。 示例1：在项目A配置DLI的基础使用、跨源场景、运维场景的权限和示例2：在项目B配置DLI的基础使用、跨源场景、运维场景的权限给出了同一个区域的不同项目更新DLI委托带来的委托权限差异。
本例介绍通过DLI控制台提交Jar作业程序包的基本流程。由于不同的业务需求，Jar包的具体编写会有所差异。建议您参考DLI提供的示例代码，并根据实际业务场景进行相应的编辑和定制。获取DLI样例代码。 操作流程 使用DLI提交Spark Jar作业的操作流程如表1所示。 开始进行如下操作前，请务必参考准备工作完成必要操作。
骤如下： 参考增强型跨源连接，根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。
IAM鉴权使用场景 企业用户在华为云上使用DLI服务时，需要对不同部门的员工使用DLI资源（队列）进行管理，包括资源的创建、删除、使用、隔离等。同时，也需要对不同部门的数据进行管理，包括数据的隔离、共享等。 DLI使用IAM进行精细的企业级多租户管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访
使用canal-json读取kafka中的canal记录，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
回收：当前用户可回收其他用户具备的该弹性资源池的权限，但不能回收该弹性资源池所有者的权限。 查看其他用户具备的权限：当前用户可查看其他用户具备的该弹性资源池的权限。 为已有权限的用户赋予权限或回收权限。 在对应弹性资源池“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”。
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