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本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据（文中涉及账户的信息已脱敏），在DLI的大数据分析平台上进行分析，找出费用优化的空间，并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：获取消费数据。获取账户的实际消费数据。
基于简化使用的角度，针对大数据量的表，可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Flink状态索引，按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表，在数据量超
Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 bucket_name obs桶名称。 tbl_path Delta表在obs桶中的存储位置。 target_alias 目标表的别名。 sub_query 子查询。 source_alias 源表或源表达式的别名。 merge_condition
queue_name 是 当前所在的队列的名称，此SQL若需使用资源将使用该队列的资源进行计算。 请求消息 表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明 sql 是 String 待执行的SQL语句。 currentdb 否 String SQL语句执行所在的数据库。当创建新数据库时，不需要提供此参数。
在列表页面上方的搜索区域，您可以名称和标签筛选需要的队列资源。 单击查看队列的详细信息。 关于队列引擎相关字段的含义： 执行引擎：负责执行队列中任务的引擎类型。 默认版本：执行引擎的默认配置版本，或者是在没有指定特定版本时系统将使用的版本。 支持版本：执行引擎支持的所有版本列表。
String 标签的键。 说明： 标签的键的最大长度为128个字符，标签的键可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : =+-@ ,但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 value 是 String 标签的值。 说明： 标签值的最大长度为255个字符，标签的值可以包含任意语种字母、数字、空格和_
怎样将OBS表映射为DLI的分区表？ Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少，怎样不停止Flink作业实现动态感知？ 在Flink SQL作业中创建表使用EL表达式，作业运行提示DLI.0005错误怎么办？ Flink作业输出流写入数据到OBS，通过该OBS文件路径创建的DLI表查询无数据
join关联维表的最新版本 功能描述 对于Hive表，我们可以将其作为有界流读出。在这种情况下，Hive表只能在查询时跟踪其最新版本。最新版本的表保留了Hive表的所有数据。 注意事项 每个连接子任务都需要保留自己的Hive表缓存。请确保Hive表可以放入TM任务槽的内存中。 建议为streaming-source
STRICT，对列的修改，仅对表的元数据产生作用。 列修改命令只能修改表/分区的元数据，而不会修改数据本身。用户应确保表/分区的实际数据布局符合元数据定义。 不支持更改表的分区列/桶列，也不支持更改ORC表。 修改表或分区的存储位置。 ALTER TABLE table_name
同功能。DLI支持的SQL语法可以参考创建DLI表。 可以本地连接DLI吗?支持远程工具连接吗？ 暂不支持。请在控制台提交作业。 详细操作请参考数据湖探索快速入门。 DLI SQL作业超过12h会被kill掉吗？ 默认情况下，为了保障队列的稳定运行，超过12h的SQL作业会被系统按超时取消处理。
15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 数据类型的使用，请参考Format章节。 Hive 方言支持的 DDL 语句，Flink 1.15 当前仅支持使用Hive语法创建OBS表和使用hive语法的DLI Lakehouse表。 使用Hive语法创建OBS表
创建弹性资源池的账号。 elastic_resource_pool_name 否 String 弹性资源池名称。 description 否 String 弹性资源池描述信息。 max_cu 否 Integer 配置的最大CU数。 min_cu 否 Integer 配置的最小CU数。
返回。比较器将使用两个可为空的参数，表示数组的两个可为空的元素。当第一个可为空的元素小于，等于或大于第二个可为空的元素时，它将返回-1、0或1。如果比较器函数返回其他值（包括NULL），则查询将失败并引发错误。 SELECT array_sort(ARRAY [3, 2, 5, 1
读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，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
able（表格存储服务）的CloudTable Administrator权限；使用VPC（虚拟私有云）的VPC Administrator权限；访问和使用DIS数据源（数据接入服务）的DIS Administrator权限；使用SMN（消息通知服务）的SMN Administr
表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗 支持在控制台查看“CPU累计使用量”。 支持容器集群Spark日志跳转查看 需要在容器查看日志。 支持动态加载UDF（公测）
只能为user-defined，表示使用自定义的source。 connector.class-name 是 source函数的全限定类名。 connector.class-parameter 否 source函数其构造函数的参数，只支持一个String类型的参数。 注意事项 connector
common frames omitted 原因分析 Flink jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org
读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，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
如何查看Spark内置依赖包的版本？ DLI内置依赖包是平台默认提供的依赖包，用户打包Spark或Flink jar作业jar包时，不需要额外上传这些依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。 查看Spark内置依赖包的版本请参考内置依赖包。 资源包管理中的包是否能够下载? 资源包仅提供托管服务，不提供下载功能。
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