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DLI创建跨源连接，绑定队列一直在创建中怎么办？ 跨源连接创建慢，有以下几种可能： 购买DLI队列后，第一次进行绑定队列。通常需要等待5~10分钟，待后台拉起集群后，即可创建成功。 若刚刚对队列进行网段修改，立即进行绑定队列。通常需要等待5~10分钟，待后台重建集群后，即可创建成功。
OpenSource SQL作业开发 Flink Jar作业开发基础样例 使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 使用Flink Jar读写DIS开发指南 Flink作业委托场景开发指导
userDefined源表 功能描述 您可通过编写代码实现从云生态或者开源生态获取数据，再把获取到的数据作为Flink作业的输入数据。 前提条件 自定义source类需要继承类RichParallelSourceFunction，并指定数据类型为Row。 例如自定义类MySource：public
容失败。 弹性扩容 当前队列规格不满足业务需要时，可以通过手动变更队列规格来扩容当前队列。 扩容属于耗时操作，在DLI“弹性扩缩容”页面执行扩容操作后，需要等待大约10分钟，具体时长和扩容的CU值有关，等待一段时间后，可以通过刷新“队列管理”页面，对比“规格”和“实际CUs”大小
您可以在弹性资源池中创建多个队列， 队列之间的计算资源支持共享。 通过合理设置队列的计算资源池分配策略，提高计算资源利用率。 DLI弹性资源池之间为物理集群隔离，同一个弹性资源池中的队列之间为逻辑隔离。 建议您对测试业务场景和生产业务场景分别创建弹性资源池，通过资源物理隔离的方式，保障资源管理的独立性和安全性。
以上问题可能是由于系统未能识别新用户信息。 请按以下步骤进行排查： 请先确认下当前用户名是否存在。 如该用户存在，请重新登录管理控制台，系统才能对该用户进行授权操作。 父主题： Flink作业咨询类
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。 创建flink opensource
查看所有SQL模板 功能介绍 该接口用于查看用户保存的所有SQL模板。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_id}/sqls 参数说明 表1 URI参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
DROP：删除指定视图的元数据。虽然视图和表有很多共同之处，但是DROP TABLE不能用来删除VIEW。 注意事项 所要删除的视图必须是已经存在的，否则会出错，可以通过IF EXISTS来避免该错误。 示例 删除名为student_view的视图。 1 DROP VIEW student_view; 父主题：
为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1
基本确定原因为数据格式问题。 排查客户实际数据，发现客户Kafka数据存在多层嵌套的复杂json体。不支持解析。 有两种方式解决此问题： 通过udf成jar包的形式 修改配置 修改源数据格式，再次执行作业，无问题。 父主题： Flink SQL作业类
表的DESCRIBE_TABLE权限 细粒度权限：dli:table:describeTable。 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 示例 DESCRIBE FORMATTED delta_table0; DESCRIBE
DLI将Flink作业的输出数据输出到消息通知服务（SMN）中。 消息通知服务（Simple Message Notification，简称SMN）为DLI提供可靠的、可扩展的、海量的消息处理服务，它大大简化系统耦合，能够根据用户的需求，向订阅终端主动推送消息。可用于连接云服务、向多个协议推送消息以及
table_reference [AS] alias; 关键字 table_reference：可以是表，视图或者子查询。 AS：可用于连接table_reference和alias，是否添加此关键字不会影响命令执行结果。 注意事项 所要查询的表必须是已经存在的，否则会出错。
String 子作业name，对应开源spark JobData的name。 description 否 String 子作业description，对应开源spark JobData的description。 submission_time 否 String 子作业submission_time，对应开源spark
origin_zip, sum( package_weight ) FROM shipping GROUP BY ROLLUP ( origin_state, origin_zip ); --等同于 SELECT origin_state, origin_zip, sum(
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。 但是在Spark 3.3.x版本中，Spark尊重用户指定的schema中的nullability，即如果字段被定义为
写入的文件格式，支持按CSV、Parquet、ORC、JSON、Avro格式。 file_format为csv时，options参数可以参考表3。 注意事项 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾斜，
Spark表数据维护规范 禁止通过Alter命令修改表关键属性信息：type/primaryKey/preCombineField/hoodie.index.type 错误示例，执行如下语句修改表关键属性： alter table dsrTable set tblproperties('type'='xx');
create_time 是 Long 创建集群的时间。 description 否 String 集群的描述信息。 cu_count 是 Integer 与集群绑定的计算单元个数。 owner 是 String 创建集群的用户。 cluster_name 是 String 集群名称。 status
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