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DLI使用SMN主题，提示SMN主题不存在，怎么处理？ 设置DLI Flink作业的运行参数时，勾选“作业异常告警”参数，可在作业出现运行异常或者欠费情况时，将作业异常告警信息，以SMN的方式通知用户。 如果遇到提示SMN主题不存在您可以按照以下步骤进行排查： 确认SMN主题是否已经创建。
弹性资源池ID：通过调用查询所有弹性资源池获弹性资源池ID。响应中的resource_id为弹性资源池ID。 增强型跨源连接ID：在DLI管理控制台的“增强型跨源连接”列表页获取“连接ID”即为增强型跨源连接ID。 数据库ID：添加标签时候传入的数据库ID即数据库名。您可以在DLI控制台的“库表管理”页面查看数据库名称。
最多支持20个标签。 每个资源中的键不能重复，同一个键中值不能重复。 无tag过滤条件时返回全量数据。 matches 否 Array of objects 搜索字段。 请参考matches。 表3 tags 参数 是否必选 参数类型 描述 key 是 String 键。 标签的键的最大长度为12
问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。 解决方案 在SQL语句中添加如下参数： connector.properties
Prometheus监控的配置项 在配置DLI对接AOM Prometheus监控时，系统会自动完成DLI对接AOM Prometheus监控的配置项中的参数配置。如果这些默认配置不满足您的需求，您可以在Flink作业的“自定义配置”中手动配置以下参数，且优先以您的配置为准。 表1 DLI对接AOM
下面的表格是基于MySQL手册列出的，描述了各种格式化描述符： 格式化描述符 描述 %a 对应的星期几（Sun .. Sat） %b 对应的月份（Jan .. Dec） %c 对应的月份（1 .. 12） %D 对应该月的第几天（0th, 1st, 2nd, 3rd, ...） %d 对应该月的第几天，数字（01
关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据如何创建表 如果需要关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据，可以使用异步模式创建表。 以下是一个示例的建表语句，展示了如何使用 JSON 格式选项来指定 OBS 中的路径： create table tb1 using json options(path
of strings 该模块包含的资源包名列表。 details 否 Array of body 分组资源包的详细信息。具体请参考表4。 create_time 否 Long 模块上传的unix时间戳。 update_time 否 Long 模块更新的unix时间戳。 is_async
那么导出的作业结果的路径为obs://bucket/src1/test.csv 导出方式 是 随导出创建指定路径： 该方式导出作业结果时，会创建一个新的文件夹路径，并将作业结果保存在这个路径中。适用于当您希望在新的路径下保存本次的导出结果的场景，方便作业结果的管理的回溯。 选择
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连
命令功能 OPTIMIZE命令用于优化数据在存储中的布局，提高查询速度。 注意事项 由于Optimize是一项耗时的活动，因此需要根据更好的最终用户查询性能与优化计算时间之间的权衡来确定运行Optimized的频率。 分区表优化需要设置参数spark.sql.forcePartiti
使用canal-json读取kafka中的canal记录，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 >
Flink作业”，在作业列表中选择待操作的Flink OpenSource SQL作业。 单击操作列的“编辑”，进入作业编辑页面。 在右侧的“运行参数”配置区域，选择新的Flink版本。 使用Flink 1.15以上版本的引擎执行作业时，需要在自定义配置中配置委托信息，其中key为"flink.dli.job.agency
Bitwise函数 bit_count(x, bits) → bigint 计算2的补码表示法中x中设置的位数（视为有符号位的整数）。 SELECT bit_count(9, 64); -- 2 SELECT bit_count(9, 8); -- 2 SELECT bit_count(-7
步骤4：创建增强型跨源连接 创建DLI连接Kafka的增强型跨源连接 在Kafka管理控制台，选择“Kafka专享版”，单击对应的Kafka名称，进入到Kafka的基本信息页面。 在“连接信息”中获取该Kafka的“内网连接地址”，在“基本信息”的“网络”中获取该实例的“虚拟私有云”和“子网”信息，方便后续操作步骤使用。
方法三：数据老化，按照业务逻辑分析大的维度表是否可以通过数据老化清理无效的维度数据从而降低数据规模。 数据量非常小的事实表 这种可以在预估很长一段时间的数据增长量的前提下使用非分区表预留稍宽裕一些的桶数来提升读写性能。 确认表内桶数 Hudi表的桶数设置，关系到表的性能，需要格外引起注意。
什么是Clean Cleaning用于清理Hudi表不再需要的老版本数据文件 (parquet文件或者log文件)，减轻存储压力，提升list操作效率。 如何执行Clean 写完数据后clean Spark SQL（设置如下参数，随后执行任意写入SQL时，在满足条件时触发） hoodie
添加Python包后，找不到指定的Python环境 添加Python3包后，找不到指定的Python环境。 可以通过在conf文件中，设置spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=python3，指定计算集群环境为Python3环境。 目前，新
新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。 为能够支持快速摄取的同时不影响查询性能，引入了Clustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。 Clustering服务可以异步或同步运行
of strings 该模块包含的资源包名列表。 details 否 Array of body 分组资源包的详细信息。具体请参考表4。 create_time 否 Long 模块上传的unix时间戳。 update_time 否 Long 模块更新的unix时间戳。 is_async
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