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例如：CU数量为9CU，管理单元为1CU，最大并行数为16，则计算单元为8CU。 如果不手动配置TaskManager资源，则单TM所占CU数默认为1，单TM slot数显示值为0，但实际上，单TM slot数值依据上述公式计算结果为2。 如果手动配置TaskManager资源，请依
Array of objects 该队列在该弹性资源池下的扩缩容策略信息。单条策略信息包含时间段、优先级和CU范围。每个队列至少要配置一条时间段为[00:00, 24:00]的默认扩缩容策略。详细参数说明请参考表3。 表3 queue_scaling_policies 参数 是否必选
STORED AS AVRO AS SELECT 1”则会报schema解析异常。 此问题的原因是如果不指定列名，则会把SELECT后的内容同时作为列名和插入值，而AVRO格式的表不支持列名为数字，所以会报解析schema异常错误。 您可以通过“CREATE TABLE tb_avro
retained=10 // 默认值为10，根据业务场景指定 SparkDataSource（option里设置如下参数，写数据时触发） hoodie.clean.automatic=true hoodie.cleaner.commits.retained=10 // 默认值为10，根据业务场景指定
overwrite语法不适用于“自读自写”场景，该场景因涉及数据的连续处理和更新，如果使用insert overwrite语法可能存在数据丢失风险。 "自读自写"是指在处理数据时能够读取数据，同时根据读取的数据生成新的数据或对数据进行修改。 使用Hive和Datasource（除Hudi外）表在执行数据修改类命令（例如insert
Kafka中。 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。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接
DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 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。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接
cation link failure”错误。 将原有跨源连接删除重新创建。再次创建时，必须确保所选“安全组”、“虚拟私有云”、“子网””和“目的地址”与RDS中的设置完全一致。 请选择正确的“服务类型”，本示例中为“RDS”。 图1 创建经典型跨源连接-RDS 检查安全组网络（vpc）配置。
华为云根据客户等级定义了不同客户的宽限期和保留期时长。 在DLI资源到期前均可开通自动续费，到期前7日凌晨3:00首次尝试自动续费，如果扣款失败，每天凌晨3:00尝试一次，直至DLI资源到期或者续费成功。到期前7日自动续费扣款是系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日。 父主题：
ark Jar作业。 DLI Delta元数据说明 创建Delta表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。 Delta支持对接DLI元数据和Lakeformation元数据（仅Spark 3.3.1及以上版本支持对接Lakeformation元数据），对接方式与Spark一致。
esource-pools {endpoint}信息请从地区和终端节点获取。 Body： { "elastic_resource_pool_name" : "elastic_pool_dli", "description" : "test", "cidr_in_vpc"
COMMENT：对数据库的描述。 DBPROPERTIES：数据库的属性，且属性名和属性值成对出现。 参数说明 表1 参数说明 参数 描述 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。 db_comment 数据库描述。 property_name
orc.compression.codec 'GZIP' orc.row.index
可以在增强型跨源连接页面绑定弹性资源池。本节的操作指导介绍增强型跨源连接绑定弹性资源池的操作指导。 约束限制 增强型跨源仅支持包年包月队列和按需专属的弹性资源池/队列。 绑定跨源的DLI队列网段和数据源网段不能重合。 不支持绑定系统预置的default队列。 操作步骤 登录DLI管理控制台。
partition_specs 格式 partition_specs : (partition_col_name = partition_col_value, partition_col_name = partition_col_value, ...); 说明 表的分区列表，以k
个查询顺序执行1 遍，同时执行一对RF1 和RF2 操作。最后进行Throughput 测试，也是最核心和最复杂的测试，更接近于实际应用环境，与Power 测试比对SUT 系统的压力有非常大的增加，有多个查询语句组，同时有一对RF1 和RF2 更新流。 测试中测量的基础数据都与执
krb5.conf的地址。 'keytab'='./user.keytab' Keytab的地址。 'principal' ='krbtest' 认证用户名。 krb5.conf和keytab文件获取请具体参考开启Kerberos认证时的相关配置文件操作说明。 表参数详情可参考表1。 导入数据到HBase
type 是 输出数据编码格式，当前支持“parquet”格式和“csv”格式。 当schema为obs时，输出数据编码格式仅支持“parquet”格式。 当schema为hdfs时，输出数据编码格式支持“parquet”格式和“csv”格式。 format.field-delimiter
name 是 String 模板名称。 body 是 String 模板内容。 group 否 String 模板所在的分组名。 description 否 String 模板的描述信息。 响应参数 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 执行请
orc.compress=SNAPPY 来允许spappy压缩。 数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了 Flink 类型的数据和 Orc 类型的数据的映射关系。 表2 数据类型映射 Flink数据类型 Orc物理类型 Orc逻辑类型
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