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簇，一个rowkey运行一个亿的模拟数据，数据量为9.76GB。导入1000W条数据后作业失败。 原因分析 查看driver错误日志。 查看executor错误日志。 查看task错误日志。 结论：rowkey过于集中，出现了热点region。 处理步骤 Hbase做预分区。 把rowkey散列化。
attrs_value_set_expr 格式 说明 语法 描述 attrs_value_set_expr 属性值集合。 sub_query 子查询语句。 ( 指定子查询表达式开始。 ) 指定子查询表达式结束。 父主题： 标示符
delBatchJob(batchId); System.out.println(messageInfo.getMsg()); } 查询所有批处理作业 DLI提供查询批处理作业的接口。您可以使用该接口查询当前工程下的所有批处理作业信息。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink OpenSource作业。 步骤6：发送数据和查询结果：RDS Postgres的表上插入数据，在DWS上查看运行结果。 步骤1：创建队列 登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“资源管理 > 队列管理”，可进入队列管理页面。
202L); System.out.println(result); } 查询作业列表 DLI提供查询Flink作业列表的接口。您可以使用该接口查询作业列表。作业列表查询支持以下参数: name，status，show_detail，cursor，next，li
配置DLI云服务的委托权限后会在IAM委托页面生成dli_management_agency的委托。请勿删除系统默认创建的dli_management_agency委托，否则会导致委托包含的权限自动取消，系统将无法正常获取IAM用户相关信息、或影响访问跨源所需的网络资源、无法访问SMN服务发送通知消息。
price = price *2, name = 'a2' where part0='xx' and id = 2; 系统响应 可在driver日志和客户端中查看命令运行成功或失败。 父主题： Delta DML语法说明
增强型跨源连接相关API 创建增强型跨源连接 删除增强型跨源连接 查询增强型跨源连接列表 查询增强型跨源连接 绑定队列 解绑队列 修改主机信息 查询增强型跨源授权信息 创建路由 删除路由
介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java SDK使用说明。 队列相关 介绍创建队列、获取默认队列、查询所有队列、删除队列的Java SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询指定资源包、删除资源包的Java SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关Java
Spark UI支持火焰图 Spark UI支持绘制火焰图。 优化SQL作业NOT IN语句查询性能 NOT IN语句查询性能提升。 优化Multi-INSERT语句查询性能 Multi-INSERT语句查询性能提升。 父主题： 版本支持公告
Spark UI支持火焰图 Spark UI支持绘制火焰图。 优化SQL作业NOT IN语句查询性能 NOT IN语句查询性能提升。 优化Multi-INSERT语句查询性能 Multi-INSERT语句查询性能提升。 父主题： 版本支持公告
COLUMN addr.priv to province a.b.c 表示嵌套列全路径，嵌套列具体规则见ADD COLUMNS。 系统响应 通过运行DESCRIBE命令查看表列修改。 父主题： Schema演进语法说明
待删除的队列扩缩容计划的ID。具体获取请参考查看队列定时扩缩容计划（废弃）。 请求消息 无请求参数。 响应消息 表2 响应参数 参数 是否必选 参数类型 说明 is_success 否 Boolean 请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。
`obs://bucket1/dbgms/h0` add constraint const_id check(id>0); 系统响应 可在执行历史或作业列表中查看任务运行成功或失败。 父主题： Delta DDL语法说明
DLI提供多版本功能，用于数据的备份与恢复。开启多版本功能后，在进行删除或修改表数据时（insert overwrite或者truncate操作），系统会自动备份历史数据并保留一定时间，后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复，避免因误操作丢失数据。其他多版本SQL语法请参考多版本备份恢复数据。
流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态： 云服务生态
DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连
可能会造成查询失败。 如果创建表和创建视图使用的计算引擎不一致，可能会因为varchar类型不兼容，导致视图查询失败。 例如：使用Spark 3.x版本创建的表，建议您使用Spark 2.x创建相应的视图。 示例 先通过对student表中的id和name数据进行查询，并以该查询结果创建视图student_view。
创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连
功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连
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