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DLI分为三种队列类型： default队列、SQL队列、通用队列，您可以根据业务场景和作业特性选择最合适的队列类型。 default队列： DLI服务预置的队列，所有用户共享。 不支持指定default队列资源大小，资源在执行作业时按需分配，并按实际扫描的数据量计费。 由于default
] }, "is_success": true } 状态码 状态码 描述 200 返回结果。 400 错误类型及描述。 500 内部服务器错误。 错误码 请参见错误码。 父主题： 配额相关API
Upsert Kafka结果表 功能描述 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。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。
Upsert Kafka 功能描述 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。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka
53），星期天是一周的第一天，与%X配合使用 %v 星期（01 .. 53）， 第一条为星期一，与%X配合使用 %W 周几（Sunday .. Saturday） %w 本周的第几天（0 .. 6），星期天是一周的第一天 %X 年份，数字，4位，第一天为星期日 %x 年份，数字，4位，第一天为星期一
Hudi源表 功能描述 Flink SQL读取Hudi表数据。 Hudi是一种数据湖的存储格式，在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎，提供IUD接口，在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 表1 支持类别 类别
"value":"value2" } ] } 响应示例 无 状态码 状态码 描述 204 修改成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 请参见错误码。 父主题： 资源标签相关API
区列的字段数据。分区表查询时需要指定分区字段，导致查询不到表数据。 问题根因 DLI分区内表在导入数据时，如果文件数据没有包含分区字段，则系统会默认指定分区值“__HIVE_DEFAULT_PARTITION__”，当前Spark判断分区为空时，则会直接返回null，不返回具体的数据。
的额度每个月会重置。 每个计费周期结束时系统自动将使用的弹性资源池的计算资源（CU数）向上取整至最接近的整数，以便于计算和管理费用。 例如在计费示例中，一个计费周期内使用的CU数：“总的CU = 64CU/3 = 21.33CUs”，系统自动取整到22CUs进行计费。 弹性资源池
作业管理页面。Spark作业管理页面显示所有的Spark作业，作业数量较多时，系统分页显示，您可以查看任何状态下的作业。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID，由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。
"value": "value3" } ] } 状态码 状态码 描述 200 修改成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 请参见错误码。 父主题： 资源标签相关API
DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到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
Upsert Kafka源表 功能描述 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。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changel
创建Hive Catalog 简介 Catalog提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过TableEnvironment注册的UDF。 元数据也可以是持久化的，例如Hive
Hudi结果表 功能描述 Flink SQL作业写Hudi表。 Hudi是一种数据湖的存储格式，在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎，提供IUD接口，在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 表1 支持类别 类别
DLI提供多版本功能，用于数据的备份与恢复。开启多版本功能后，在进行删除或修改表数据时（insert overwrite或者truncate操作），系统会自动备份历史数据并保留一定时间，后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复，避免因误操作丢失数据。其他多版本SQL语法请参考多版本备份恢复数据（废弃，不推荐使用）。
System.out.println(result); } 查询作业APIG网关服务访问地址 DLI提供查询Flink作业APIG访问地址的接口。您可以使用该接口查询作业APIG网关服务访问地址。示例代码如下： 1 2 3 4 5 private static void
创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 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
功能描述 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
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息
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