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触发Flink作业保存点 功能介绍 触发Flink作业保存点。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1.0/{project_id}/str
业。 图1 停止作业 在停止作业之前，用户可以触发保存点，保存作业的状态信息。当该作业再次启动时用户可以选择是否从保存点恢复。 勾选“触发保存点”表示创建保存点。不勾选“触发保存点”表示不创建保存点。默认不创建保存点。 保存点的生命周期从触发保存点并停止作业开始，重启作业后结束。
批量运行作业 功能介绍 该API用于触发批量运行作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/run 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明
to refresh. 问题根因 API以同步模式调用运行时会有两分钟的超时时间限制，如果API调用超过该时间限制则会超时报错。 解决方案 调用“提交SQL作业”API时可以通过设置“dli.sql.sqlasync.enabled”参数为“true”来异步运行该作业。 具体可以参考提交SQL作业API。
创建队列 功能介绍 该API用于创建队列，该队列将会绑定用户指定的计算资源。 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为5~15分钟。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/queues 参数说明
弹性资源池CU设置 CU设置主要是为了控制弹性资源池扩缩容的最大最小CU范围，避免无限制的资源扩容风险。 例如，当前弹性资源池CU设置的最大CU为256CU，并且该弹性资源池添加了2个队列，2个队列扩缩容策略最小CU数为64CU，这时如果该弹性资源池再添加一个队列并且该队列最小CU为2
间是 30 分钟，当其不活跃的时间达到30分钟后，若观测到新的记录，则会启动一个新的会话时间窗口（否则该行数据会被添加到当前的窗口），且若在 30 分钟内没有观测到新纪录，这个窗口将会被关闭。会话时间窗口可以使用事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）。 在流处理表中的 SQL
）的不重叠的连续窗口。比如，5 分钟的滚动窗口以 5 分钟为间隔对行进行分组。滚动窗口可以定义在事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）上。 HOP(time_attr, interval, interval) 定义一个跳跃的时间窗口（在 Table API 中称为滑动窗口）。滑动窗口有一个固定的持续时间（
）的不重叠的连续窗口。 例如，5 分钟的滚动窗口以 5 分钟为间隔对行进行分组。 滚动窗口可以定义在事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）上。 HOP(time_attr, interval, interval) 定义一个跳跃的时间窗口（在 Table API 中称为滑动窗口）。 滑动窗口有一个固定的持续时间（
短信或者邮件等）进行订阅。订阅成功后，如果作业失败，则系统将会自动发送消息到您指定的订阅终端。 如果作业提交1分钟内立即失败，通常不会触发消息通知。 如果作业提交1分钟后失败，则系统将会自动发送消息到您指定的订阅终端。 操作步骤 在“资源管理 > 队列管理”页面，单击左上角“创建消息通知主题”。
队列最大CU 展示用户队列中的最大CU。 ≥0 队列 5分钟 queue_priority 队列优先级 展示用户队列的优先级。 1~100 队列 5分钟 queue_cpu_usage 队列CPU使用率 展示用户队列的CPU使用率。 该指标仅适用于普通队列。 0~100 队列 5分钟 queue_disk_usage
Flink作业管理相关API 触发Flink作业保存点 导入Flink作业保存点
问题现象 SQL作业中存在join操作，作业提交后状态一直是运行中，没有结果返回。 问题根因 Spark SQL作业存在join小表操作时，会触发自动广播所有executor，使得join快速完成。但同时该操作会增加executor的内存消耗，如果executor内存不够时，导致作业运行失败。
如30表示每隔30分钟进行一次检测，判断是否需要对作业使用资源量进行扩缩。 注意：只有当用户开启动态扩缩时，该配置才有意义。 flink.dli.job.cu.max 用户CU初始值 该配置表示当前作业在进行动态扩缩时允许使用的最大CU数，如果用户未配置则默认值为该作业的初始总CU数。
从checkpoint恢复的原则 通常当作业执行失败、资源异常重启等非人为触发的异常场景时，支持从checkpoint恢复。 但是如果修改了作业的运算逻辑，作业的计算逻辑已发生更改，不支持从checkpoint恢复。 应用场景 本文列举了一些常见的从checkpoint恢复的场景供您参考，如表1所示。
12版本的跨源访问场景，使用DLI提供的“跨源认证”管理数据源的访问凭证。 本节操作为您介绍DLI提供的跨源认证的使用方法。 约束与限制 表1 跨源认证约束限制 限制项 说明 适用场景约束限制 仅Spark SQL、和Flink OpenSource SQL 1.12版本的作业支持使用跨源认证。 仅在
16CUs队列不支持扩容和缩容。 64CUs队列不支持缩容。 约束限制 表1 队列使用约束限制 限制项 说明 资源类型 队列类型： default队列：DLI服务预置了名为“default”的队列供用户体验，资源的大小按需分配。运行作业时按照用户每个作业的数据扫描量（单位为“GB”）收取计算费用。
Flink（with属性里设置如下参数，写数据时触发） clean.async.enabled=true clean.retain_commits=10 // 默认值为10，根据业务场景指定 手动触发1次clean Spark SQL（set设置如下参数，手动触发1次） hoodie.clean
对于每个组使用strategyParams实例化适当的策略类（例如：sortColumns），然后应用该策略重写数据。 创建一个REPLACE提交，并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。 如何执行Clustering Spark SQL（设置如下参数，写数据时触发） hoodie.clustering
清理多版本数据 功能描述 多版本数据保留周期是在表每次执行insert overwrite或者truncate语句时触发，所以当表的多版本数据在保留周期时间外但是后续该表不会再执行insert overwrite或者truncate语句时，多版本保留周期外的数据不会自动清理。可以
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