执行数据导出语法： 1 INSERT INTO [foreign table 表名] SELECT * FROM [源表名]; 编写批处理任务脚本，实现并发批量导出数据。并发量视机器资源使用情况而定。可通过几个表测试，监控资源利用率，根据结果提高或减少并发量。常用资源监控命令

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deleteRoute 创建主题 smn createTopic 创建授权 DLI agency createAgencyV2 创建批处理作业 batch createBatch 取消批处理作业 batch cancelBatch 创建会话 session createSession 删除会话 session

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Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、openLooKeng（基于Presto）生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，支持数据入湖、 数据仓库 、BI、AI融合等能力。 云数据库 RDS for MySQL：云数据库

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Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

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开发Pipeline作业 对已新建的作业进行开发和配置。 开发Pipeline模式的批处理作业和实时处理作业，请您参考编排作业节点、配置作业基本信息、配置作业参数和调测并保存作业章节。 前提条件 已创建作业，详情请参见新建作业。 当前用户已锁定该作业，否则需要通过“抢锁”锁定作业

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Kubernetes集群、部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator：通过Flink

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。 控制台操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。API操作请参考《 数据湖 探索API参考》>《创建批处理作业》。 创建Spark作业完成后，在控制台单击右上角“执行”提交作业，页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功，可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。

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在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource

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在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。 对于批处理的 SQL 查询，分组窗口函数的 time_attr 参数必须是一个 TIMESTAMP 类型的属性。 表1 分组函数表 分组窗口函数 说明

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老化时间 72小时 72小时 同步复制 不开启 不开启 同步落盘 不开启 不开启 消息时间戳类型 CreateTime CreateTime 批处理消息最大值 10485760字节 10485760字节 配置Kafka自动创建Topic 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择区域。

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操作步骤 执行数据导出。 1 INSERT INTO [foreign table 表名] SELECT * FROM [源表名]; 编写批处理任务脚本，实现并发批量导出数据。并发量视机器资源使用情况而定。可通过几个表测试，监控资源利用率，根据结果提高或减少并发量。常用资源监控命令

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当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的Map和Reduce函数。Map函数接受

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Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、openLooKeng（基于Presto）生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，支持数据入湖、数据仓库、BI、AI融合等能力。 数据治理中心 DataArts Studio ： 数据治理 中心(DataArts

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配置调度日历 作业调度支持按照日历配置自定义工作日期进行周期调度。 约束限制 按照日历配置自定义工作日期进行调度，不支持于实时处理作业，只支持批处理作业。 配置方法 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“配置管理

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在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。 对于批处理的 SQL 查询，分组窗口函数的 time_attr 参数必须是一个 TIMESTAMP 类型的属性。 表1 分组函数表 分组窗口函数 说明

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Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

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自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性，实时更新候选列表，提升用户体验，提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合，训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势： 全开放推荐流程，用户根据业务自定义推荐流程。

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Flink应用开发简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分：

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Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

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制台”，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 创建一个批处理的Pipeline作业并进入作业配置页面。 选择Data_Quality_Monitor数据质量监控算子，将该节点拖入空白页面。并配置节点属性参数。

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支持推理流量多种分发策略，配合升腾算子开发，成本降低30%，性能提升50%。 支持鲲鹏容器：面向鲲鹏硬件优化容器平台；多核优势，契合整形批处理计算，价格持平情况，性能最大可提升40%。 支持SDI硬件卸载：节点各类Agent由硬件承载，用户节点资源利用率提升30%。

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