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DLI支持在队列创建完成后设置队列的属性。 当前支持设置队列的Spark driver的相关参数：通过设置队列的Spark driver，以提升队列资源的调度效率。 本节操作介绍在管理控制台设置队列属性的操作步骤。 约束与限制 仅Spark引擎的SQL队列支持配置队列属性。 仅在队列创建完成后支持设置队列属性。
EXCEPT_KEY：记录的value部分包含schema的所有内容，定义为主键的字段除外。 properties.* 否 无 String 该选项可以传递任意的Kafka参数。 “properties.”后的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties
实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，
CU是DLI计算资源的单位。 1CU= 1Core 4GMem。不同规格的计算资源对应的计算能力不一样，规格越高计算能力越好。 常量与变量 环境变量中，常量与变量的区别如下： 常量在程序运行过程中，所表示的值是无法被改变的。 变量是“可读、可写”，而常量是“只读”的。变量是在程序运行过程中，
实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，
（推荐）DLI SDK V3 写作说明 本文介绍了DLI服务提供的V3版本的SDK，列举了最新版本SDK的获取地址。 SDK列表 表1提供了DLI云服务支持的SDK列表，您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 表1 SDK列表 编程语言 Github地址
请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的费用与存储的文件大小、用户访问所产生的请求次数和流量大小有关，请根据自己的业务进行预估。 DLI 在创建SQL作业前需购买队列，使用DLI的队列资源时，按照队列CU时进行计费。
按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取
注册或抓取schema的Confluent Schema Registry的URL。 示例 1. 从kafka中作为source的topic中读取json数据，并以confluent avro的形式写入作为sink的topic中 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑
注册或抓取schema的Confluent Schema Registry的URL。 示例 1. 从kafka中作为source的topic中读取json数据，并以confluent avro的形式写入作为sink的topic中 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑
按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager
偏移量参数 从Kafka拉取数据时的初始偏移量。本示例当前选择为：最新。 最新：最大偏移量，即拉取最新的数据。 最早：最小偏移量，即拉取最早的数据。 已提交：拉取已提交的数据。 时间范围：拉取时间范围内的数据。 是否持久运行 用户自定义是否永久运行。当前示例选择为：否。 拉取数据超时时间
”查看作业运行日志。 方法二：若在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。
偏移量参数 从Kafka拉取数据时的初始偏移量。本示例当前选择为：最新。 最新：最大偏移量，即拉取最新的数据。 最早：最小偏移量，即拉取最早的数据。 已提交：拉取已提交的数据。 时间范围：拉取时间范围内的数据。 是否持久运行 用户自定义是否永久运行。当前示例选择为：否。 拉取数据超时时间
按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager
使用方式 将写好的自定义函数打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击数据管理>“程序包管理”，然后单击创建，并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flink作业”，在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。
连接ID，用于标识跨源连接的UUID。 请求消息 表2 请求参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 hosts 是 Array of objects 用户自定义主机信息，最大支持2万条记录，详细信息参见表 hosts请求参数。内容填空表示清除所有已配置的主机信息。 表3 hosts请求参数
”查看作业运行日志。 方法二：若在提交运行作业前“运行参数”选择了“保存作业日志”，可以通过如下操作查看。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。
选择“已有分组”：可选择已有的分组。 选择“创建新分组”：可输入自定义的组名称。 选择“不分组”：不需要选择或输入组名称。 说明： 如果选择分组，则对应的权限管理为对应程序包组的权限管理。 如果选择不分组，则对应的权限管理为对应程序包的权限管理。 程序包组和程序包权限管理请参考程序包权限管理。
本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。 当作为BATCH应用程序运行时，Flink将写
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