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初始化DLI客户端 使用DLI Python SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考：Python
初始化DLI客户端 使用DLI SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下： 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。
更多Flink 1.12版本说明请参考Release Notes - Flink 1.12。 Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间 状态 EOM时间 EOS时间 DLI Flink 1.12 2021年12月 EOS 2023年12月31日 2024年12月31日 更多版本
BI工具连接DLI方案概述 BI工具是数据分析的强大助手，提供数据可视化、报表生成和仪表板创建等功能。 DLI服务通过对数据的融合分析处理，可以为BI工具提供标准的、有效的高质量数据，供给后续的数据统计分析使用。 通过连接到DLI，BI工具可以更加灵活的使用DLI访问和分析数据，帮助企业快速做出基于数据的决策。
及时对Hudi表进行Compaction，防止Hudi source算子checkpoint完成时间过长 当Hudi Source算子checkpoint完成时间长时，检查该Hudi表Compaction是否正常。因为当长时间不做Compaction时list性能会变差。 流读Hudi MOR表时，建议开启log
信息，单击“测试连接”。显示连接成功后，单击“登录”，进入“实例登录”页面。 图3 登录RDS 图4 实例登录 登录RDS实例后，单击“新建数据库”，创建名称为“dli_demo”的数据库。 单击“SQL查询”，执行如下SQL创建表。 CREATE TABLE `dli_demo`
作业的状态信息。具体状态信息以控制台为准。 描述 所提交Flink作业的描述。 用户名 提交作业的用户名称。 创建时间 每个作业的创建时间。 开始时间 Flink作业开始运行的时间。 运行时长 作业运行所消耗的时间。 操作 编辑：编辑已经创建好的作业。 启动：启动作业并运行。 更多 FlinkUI：单击
如果同时设置了扩缩容，可根据需要选择“执行周期”，还可与“有效期”进行配合使用。 执行时间 执行定时扩容或者缩容的时间。 每个定时任务开始时，弹性扩缩容的实际开始的时间有5分钟误差。建议扩容时间定时至少比实际使用队列的时间提前20分钟。 每个定时任务之间需要至少有2小时的间隔。 定时任务创建后
时请注意开启checkpoint。 扩缩容检测周期不要设置过小，避免频繁启停作业。 扩缩容作业恢复过程中的时间长短受savepoint的大小影响，如果保存点较大，可能恢复时间较慢。 如果需要调整动态扩缩容的配置项，则需要停止作业进行编辑，并提交运行才能生效。 操作步骤 Flink作业动态扩缩容适用于Flink
LowerBound(L.time) and UpperBound(L.time) 带有时间属性(L.time/R.time)的比较表达式。 注意事项 时间窗口join需要至少一个 equi-join 谓词和一个限制了双方时间的 join 条件。 例如使用两个适当的范围谓词（<, <=, >=, >），一个
char、string时，可以通过“fields.#.length”参数指定长度。当指定的字段类型为时间戳类型时，可以通过“fields.#.max-past”参数指定相对当前时间向过去偏移的最大值。 sequence表示有界的序列生成器。您可以通过“fields.#.start”和“fields
于元数据存储 LakeFormation实例为元数据的管理提供基础资源，DLI仅支持对接LakeFormation的默认实例。 创建实例 登录LakeFormation管理控制台。 单击页面右上角“立即购买”或“购买实例”，进入实例购买页面。 首次创建实例时界面显示“立即购买”，
图1 配置DLI队列访问公网流程 步骤1：创建VPC 登录虚拟私有云控制台，创建虚拟私有云。创建的VPC供NAT访问公网使用。 创建VPC的具体操作请参考创建虚拟私有云。 图2 创建VPC 步骤2：创建弹性资源池和队列 登录DLI管理控制台。 在左侧导航栏单击“资源管理 > 弹性资源池”，可进入弹性资源池管理页面。
LowerBound(L.time) and UpperBound(L.time) 带有时间属性(L.time/R.time)的比较表达式。 注意事项 时间窗口join需要至少一个 equi-join 谓词和一个限制了双方时间的 join 条件。 例如使用两个适当的范围谓词（<, <=, >=, >），一个
LowerBound(L.time) and UpperBound(L.time) 带有时间属性(L.time/R.time)的比较表达式。 注意事项 时间窗口join需要至少一个 equi-join 谓词和一个限制了双方时间的 join 条件。 例如使用两个适当的范围谓词（<, <=, >=, >），一个
运行模式为dry_run、repair时有效，产生无效数据文件的开始时间，可选，默认不限制开始时间。 end_time 运行模式为dry_run、repair时有效，产生无效数据文件的结束时间，可选，默认不限制结束时间。 示例 call clean_file(table => 'h1'
运行中：正在执行任务 已失败：session已退出 已成功：session运行成功 恢复中：正在恢复任务 创建时间 每个作业的创建时间，可按创建时间顺序或倒序显示作业列表。 最后修改时间 作业运行完成的时间。 操作 编辑：可修改当前作业配置，重新执行作业。 SparkUI：单击后，将跳转至Spark任务运行情况界面。
NOT NULL R/W Kafka消息的时间戳。 timestamp-type STRING NOT NULL R Kafka消息的时间戳类型： NoTimestampType：消息中没有定义时间戳。 CreateTime：消息产生的时间。 LogAppendTime：消息被添加到Kafka
) ) 多级窗口聚合 window_start 和 window_end 列是普通的时间戳字段，并不是时间属性。因此它们不能在后续的操作中当做时间属性进行基于时间的操作。 为了传递时间属性，需要在 GROUP BY 子句中添加 window_time 列。window_time
standard 否 'SQL' String 声明输入和输出的时间戳格式。当前支持的格式为'SQL' 以及 'ISO-8601'： 可选参数 'SQL' 将会以 "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.s{precision}" 的格式解析时间戳, 例如 '2020-12-30 12:13:14
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