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AOM服务提供的Prometheus监控是一种全面对接开源Prometheus生态的监控解决方案。它支持多种类型的组件监控，提供预置监控大盘和全面托管的Prometheus服务，通过Prometheus监控来统一采集、存储和显示监控对象的数据，适用于时间序列数据库的收集和处理，尤其适用于监控Flink作业场景。
在sink算子前是否按指定的主键进行分区。 该参数旨在解决多并发写入的场景下且write.mode为upsert时，如果多个子任务中写入sink的一批数据具有不止一条相同的主键，并且主键相同的这些数据先后顺序不一致，就会导致两个子任务在向DWS根据主键获取行锁时发生互锁的问题。 示例 该示
该字段的map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
该非主键字段需要为map类型，同时该字段map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
作”栏中的“更多 > 修改数据库”。 在弹出的对话框中，输入新的所有者用户名（已存在的用户名），单击“确定”。 在“SQL编辑器”页面修改数据库所有者。 在管理控制台左侧，单击“SQL编辑器”。 在左侧导航栏单击选择“数据库”页签，鼠标左键单击对应数据库右侧的，在列表菜单中选择“修改数据库”。
授予策略或角色，才能使得该用户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 权限根据授权的精细程度，分为角色和策略。 角色：角色以服务为粒度，是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。 策略：策略以API
将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通
* 从 Kafka brokers 中的 consumer 组（consumer 属性中的 group.id 设置）提交的偏移量中开始读取分区。 * 如果找不到分区的偏移量，那么将会使用配置中的 auto.offset.reset 设置。
se连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行，可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。如果没有声明主键，HBase连接器默认取rowkey作为主键。详情可参考HBase SQL
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。
S表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括：创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已创建OBS的桶。具体OBS操作可以参考《对象存储服务用户指南》。本指导中的OBS桶名都为“dli-test-021”。
x支持自定义k8s的调度器。 升级引擎版本后是否对作业有影响： 功能增强，支持自定义调度器管理资源的分配和调度。 Spark将不可为null的模式转换为可空 说明： 在Spark 2.4.x版本中，当用户指定的schema包含不可为空的字段时，Spark会将这些不可为null的模式转换为可空的。
SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致？ 问题描述 Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为不一致 根因分析 该问题的根因是数据库设置的时区不合理，通常该问题出现时Flink读取的时间和RDS数据库的时间会相差13小时。
“default”的数据库。 示例 完整的SQL作业提交流程您可以参考《快速入门》中的《提交SQL作业》等章节描述。 队列是使用DLI服务的基础，执行SQL前需要先创建队列。具体可以参考《用户指南》中的“创建队列”章节。 在DLI管理控制台，单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”，可进入SQL作业“SQL编辑器”页面。
有两种方式可查看导入的数据。 目前预览只显示导入的前十条数据。 在“数据管理”>“库表管理”页面，单击数据库名，在表管理界面对应表的“操作”栏选择“更多”中的“表属性”，在弹框的“预览”页签中，可查看导入的数据 在“SQL编辑器”的“数据库”页签中，单击数据库名称，进入对应的表列表，鼠标
Get it with Build Tools for Visual Studio ”，可能是由于缺少C++编译器导致的报错，建议您根据提示信息安装相应版本的Visual Studio编译器解决。部分操作系统Visual Studio安装后需重启才可以生效。 父主题： Python
创建SQL作业模板 为了便捷快速的执行SQL操作，DLI支持定制模板或将正在使用的SQL语句保存为模板。保存模板后，不需编写SQL语句，可通过模板直接执行SQL操作。 SQL模板包括样例模板和自定义模板。当前系统默认的样例模板包括22条标准的TPC-H查询语句，可以满足用户大部分的TPC-H需求场
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
while trying to read 143805 bytes 问题原因 上述报错可能原因是当前导入的文件数据量较大，同时因为spark.sql.shuffle.partitions参数设置的并行度过大，导致缓存区大小不够而导入数据报错。 解决方案 建议可以尝试调小spark.sql.shuffle
TE BY 1”，可以将多个task生成的多个文件汇总为一个文件。 操作步骤 在管理控制台检查对应SQL作业详情中的“结果条数”是否正确。 检查发现读取的数据量是正确的。 图1 检查读取的数据量 确认客户验证数据量的方式是否正确。客户验证的方式如下： 通过OBS下载数据文件。 通
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