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订阅成功后，如果作业失败，则系统将会自动发送消息到您指定的订阅终端。 如果作业提交1分钟内立即失败，通常不会触发消息通知。 如果作业提交1分钟后失败，则系统将会自动发送消息到您指定的订阅终端。 操作步骤 在“资源管理 > 队列管理”页面，单击左上角“创建消息通知主题”。
低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。
注意事项 返回已有函数的元数据（实现类和用法），如果函数不存在，则系统报错。 示例 查看函数mergeBill的相关信息。 1 DESCRIBE FUNCTION mergeBill; 父主题： 自定义函数
账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同，分为按小时、按天、按月三种周期进行结算，具体扣费规则可以参考相关资源的计费说明。
FileSystem结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。
打开Windows操作系统“开始”菜单，输入cmd命令。 在命令行窗口，进入“dli-sdk-python-<version>.zip”解压目录下的windows目录。例如：“D:\tmp\dli-sdk-python-1.0.8”。
对象存储OBS结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。
Flink 支持将 Ogg JSON 消息解析为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。
使用场景 通常您的业务系统可能使用了华为云的多种云服务，您可以为这些云服务下不同的资源实例分别设置标签，各服务的计费详单会体现这些资源实例设置的标签。
登录MRS集群的Manager，下载用户凭据“系统设置 > 用户管理”，单击用户名后的“更多 > 下载认证凭据”，并上传到OBS中。
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
登录MRS集群的Manager，下载用户凭据“系统设置 > 用户管理”，单击用户名后的“更多 > 下载认证凭据”，并上传到OBS中。
Print结果表 功能描述 print connector用于将用户输出的数据打印到error文件或者taskmanager的out文件中，方便用户查看，主要用于代码调试，查看输出结果。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 create table printSink ( attr_name
登录Manager界面，选择“系统 > 权限 > 用户”，选择新建用户，选择“更多 > 下载认证凭据”，保存后解压得到用户的keytab文件与krb5.conf文件。 创建MRS HBase表 创建DLI表关联MRS HBase表之前确保HBase的表是存在的。
购买DataArts Studio实例的用户，系统将默认为其创建一个默认的工作空间“default”，并赋予该用户为管理员角色。您可以使用默认的工作空间，也可以参考本章节的内容创建一个新的工作空间。 如需创建新的空间请参考创建并管理工作空间。
登录MRS集群的Manager，下载用户凭据“系统设置 > 用户管理”，单击用户名后的“更多 > 下载认证凭据”，并上传到OBS中。
该语法用于显示SCHEMA的名称、注释、还有它在文件系统上的根路径。 可选项EXTENDED可以用来显示SCHEMA的数据库属性。
进入Spark作业编辑页面，页面会提示系统将创建DLI临时数据桶。该桶用于存储使用DLI服务产生的临时数据，例如：作业日志、作业结果等。如果不创建该桶，将无法查看作业日志。可以通过配置生命周期规则实现定时删除OBS桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。桶名称为系统默认。
队列相关 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 创建队列 DLI提供创建队列的接口，您可以使用该接口创建队列。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 private static
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。
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