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hudi.util.DliCatalogBasedLockProvider 同样在使用LakeFormation服务提供的元数据服务时，需要配置并使用LakeFormation提供的Hudi锁实现类。 配置项 配置值 hoodie.write.lock.provider org.apache
台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。
台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。 请确保已创建DWS数据库表。
Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在通用队列的差异对比 DLI整理了Spark2.4.x与Spark3.3.x版本在通用队列的差异，便于您了解Spark版本升级后通用队列上运行的作业在适配新版本引擎时的影响。 log4j依赖从1.x版本修改为2.x版本 说明： log4j依赖从1
db_name 数据库名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 注意事项 如果所要查看的数据库不存在，则系统报错。 示例 已参考示例中描述创建对应的数据库，如testdb。 查看testdb数据库的相关信息。 1 DESCRIBE DATABASE
I安全访问数据源。数据加密服务（Data Encryption Workshop, DEW）是一个综合的云上数据加密服务，为您解决数据安全、密钥安全、密钥管理复杂等问题。本节操作介绍使用数据加密服务DEW存储数据源的认证信息的操作步骤。 了解数据加密服务。 在DEW创建通用凭据
e”则默认为“ErrorIfExists”。 “ErrorIfExists”：存在即报错。指定的导出目录必须不存在，如果指定目录已经存在，系统将返回错误信息，无法执行导出操作。 “Overwrite”：覆盖。在指定目录下新建文件，会删除已有文件。 with_column_header
参数类型 说明 is_success 否 Boolean 执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息为空。 connection_id 否 String 连接ID，用于标识跨源连接的UUID。 destination
设置多版本备份数据保留周期 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后，备份数据默认保留7天，您可以通过配置系统参数“dli.multi.version.retention.days”调整保留周期。保留周期外的多版本数据后续在执行insert overwrite或者truncate语
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。 queues 否 Array of Object 队列信息。具体请参考表4。 表4 queues参数
发。 环境准备 在进行Spark Jar作业开发前，请准备以下开发环境。 表1 Spark Jar作业开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，支持Windows7以上版本。 安装JDK JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ
Spark-submit是一个用于提交Spark作业到DLI服务端的命令行工具，该工具提供与开源Spark兼容的命令行。 准备工作 授权。 DLI使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称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、访问
算得出，说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版，则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控 > 分布式消息服务 > kafka专享版” ，单击“kafka实例名称 > 消费组” ，选择具体的消费组名称，查看消费组的指标信息。
表。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。 DWS-Connector的使用方法请参考dws-connector-flink。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。如何创建DWS集群，请参考《数据仓库服务管理指南》中“创建集群”章节。
Upsert Kafka结果表 功能描述 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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
Upsert Kafka 功能描述 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。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka
is_success 否 Boolean 执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。示例值：true. message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。示例值：空。 user_name 否 String 被查询的用户名称。 privileges 否 Array
is_success 否 Boolean 执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。示例值：true。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。示例值：空。 queue_name 否 String 队列名称。示例值：queue1。 privileges
各个队列创建跨源连接的信息，详细信息请参考表3。 dest_vpc_id 否 String 对应服务的虚拟私有云标识。具体内容可参考《虚拟私有云API参考》。 dest_network_id 否 String 对应服务的子网网络标识。具体内容可参考《虚拟私有云API参考》。 create_time
数。 说明： 当子用户在创建作业时，子用户只能选择已经被分配的队列。 当所选择队列的剩余容量不能满足作业需求时，系统会自动扩容，将按照增加的容量计费。当队列空闲时，系统也会自动缩容。 Flink版本 具体参数说明如下： 1.10：具体SQL语法参考Flink OpenSource
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