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浏览器版本要求 建议使用支持的浏览器登录DLI服务。 Google Chrome : 43.0及更高版本 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本 Internet Explorer : 9.0及更高版本 更多浏览器的兼容性列表请参考支持的浏览器有哪些？
统权限，请参见：DLI系统权限。 示例流程 图1 给用户授权DLI权限流程 创建用户组并授权 在IAM控制台创建用户组，并授予DLI服务普通用户权限“DLI ReadOnlyAccess”。 创建用户并加入用户组 在IAM控制台创建用户，并将其加入1中创建的用户组。 用户登录并验证权限
本例以获取访问OBS的AKSK为例介绍Flink Jar使用DEW获取访问凭证读写OBS的操作指导。 前提条件 已在DEW服务创建通用凭证，并存入凭据值。具体操作请参考：创建通用凭据。 已创建DLI访问DEW的委托并完成委托授权。该委托需具备以下权限： DEW中的查询凭据的版本与凭据值Show
中的数据库，即可对接到DLI元数据。 DLI通用队列对接DLI元数据方法： 请参考使用Spark作业访问DLI元数据。 DLI SQL队列对接Lakeformation元数据方法： 参考DLI对接LakeFormation。 DLI通用队列对接Lakeformation元数据方法：
中的数据库，即可对接到DLI元数据。 DLI通用队列对接DLI元数据方法： 请参考使用Spark作业访问DLI元数据。 DLI SQL队列对接Lakeformation元数据方法： 参考DLI对接LakeFormation。 DLI通用队列对接Lakeformation元数据方法：
Prometheus通用集群，创建AOM Prometheus通用集群不收费，AOM的计费项由自定义指标上报量、指标存储时长、数据转储量的费用组成。了解AOM计费模式与计费项。 AOM 2.0基于自定义指标上报量进行计费，了解计费规则。 仅支持AOM Prometheus for通用实例。
建表必须指定primaryKey和preCombineField。 Hudi表提供了数据更新的能力和幂等写入的能力，该能力要求数据记录必须设置主键用来识别重复数据和更新操作。不指定主键会导致表丢失数据更新能力，不指定preCombineField会导致主键重复。 参数名称 参数描述 输入值 说明
分析每日新增日志获取所需指标，通过数据来辅助决策。例如：运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等，了解游戏当前状态及后续响应活动措施；投放部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家的渠道来源，来决定下一周期重点投放哪些平台。 优势 高效的Spark编程模型：使用D
Spark2.4 通用队列 Spark3.3 通用队列 V1表 √ 部分支持 V2表 √ √ 示例3：使用通用队列，怎样将Spark 2.3.2的V1表升级为Spark 3.3.1的V2表？ Spark 2.3.2通用队列不支持V2表，Spark 3.3.1通用队列不支持V1表：
创建DLI程序包 DLI支持用户通过批处理方式将程序包提交至通用队列中运行。 如果用户需要更新程序包，可以使用相同的程序包或文件上传至DLI的同一个位置（同一个分组），直接覆盖原有的程序包或文件。 前提条件 所使用的程序包需提前上传至OBS服务中保存。 创建程序包步骤 在管理控制
在“Spark作业”管理界面，单击“创建作业”。 在作业创建界面，配置对应作业运行参数。具体说明如下： 所属队列：选择已创建的DLI通用队列。例如当前选择步骤1：创建DLI通用队列创建的通用队列“sparktest”。 在下拉列表中选择支持的Spark版本，推荐使用最新版本。 作业名称（--name）：自定义Spark
本节操作介绍Flink Opensource SQL场景使用DEW管理和访问凭据的操作指导。 前提条件 已在DEW服务创建通用凭证，并存入凭据值。具体操作请参考：创建通用凭据。 已创建DLI访问DEW的委托并完成委托授权。该委托需具备以下权限： DEW中的查询凭据的版本与凭据值Show
资源。 Spark 2.4.5及以上版本的作业支持设置作业优先级。 使用须知 对于每个作业都允许设置优先级，其取值为1-10，数值越大表示优先级越高。优先满足高优先级作业的计算资源，即如果高优先级作业计算资源不足，则会减少低优先级作业的计算资源 通用队列上运行的Spark作业的优先级默认为3。
DEW服务中，名称为secretInfo，且版本号v1的通用凭证，定义凭证值的键MySQLUsername，它的值为用户的敏感信息。 'password' = 'MySQLPassword', -- DEW服务中，名称为secretInfo，且版本号v1的通用凭证，定义凭证值的键MySQLPassword，它的值为用户的敏感信息。
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）。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。
具体说明如表6所示，其他参数保持默认值即可。 表6 Spark Jar作业参数填写 参数名 参数值 所属队列 选择已创建的DLI通用队列。例如当前选择步骤1：创建DLI通用队列创建的通用队列“sparktest”。 Spark版本 选择Spark版本。在下拉列表中选择支持的Spark版本，推荐使用最新版本。
Flink作业怎样设置“异常自动重启”？ 场景概述 DLI Flink作业具有高可用保障能力，通过设置“异常自动重启”功能，可在周边服务短时故障恢复后自动重启。 操作步骤 登录DLI控制台，选择“作业管理”>“Flink作业”。 在Flink作业编辑页面，勾选“异常自动重启”。例如，图1所示。
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）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。
的表：Hive兼容表和通用表。 Hive兼容表是以Hive兼容的方式存储的，他们的元数据和实际的数据都在分层存储中。因此，通过flink创建的与hive兼容的表，可以通过hive查询。 Hive通用表是特定于Flink的。当使用HiveCatalog创建通用表时，只是使用HMS来
不支持高可靠与高可用。 不支持设置队列属性和作业优先级。 不支持对接Notebook实例。 标准版：提供64CUs及以上规格的资源 具备强大的计算能力、高可用性、及灵活的资源管理能力，适用于大规模计算任务场景和有长期资源规划需求的业务场景。 CU范围 弹性资源池最大最小CU范围。 CU设
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