Cluster为用户自建的队列。 传参不能为JSON格式。 对应批处理作业提交提供两个接口： 异步 asyncSubmit，提交后直接返回，不等待 同步 submit，提交后会一直等待作业执行结束 删除批处理作业 DLI 提供删除批处理作业的接口。您可以使用该接口删除批处理作业。示例代码如下： 1 2 3 4

查看更多 →

Spark作业相关API 创建批处理作业 查询批处理作业列表 查询批处理作业详情 查询批处理作业状态 取消批处理作业

查看更多 →

client, batch_queue_name, batch_job_info): try: batch_job = dli_client.submit_spark_batch_job(batch_queue_name, batch_job_info)

查看更多 →

通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级运营商 数据治理 能力，能快速将海量运营商数据做ETL处理，为分布式批处理计算提供分布式数据集。 高吞吐低时延：采用Apache F

查看更多 →

支持五大业界主流标准和华为编程规范 支持五大业界主流标准和华为编程规范，提升产品代码规范度 软件产品的质量问题往往导致产品产生不可接受的运营风险或过度成本，因此在源代码级别建立质量检测措施的标准是非常重要的，业界如ISO/IEC 5055标准、CERT编程规范等。 使用代码检查服务，可以对您的代码进行全面的质量检查。

查看更多 →

日志的时间。 批处理消息最大值 Kafka允许的最大批处理大小，如果启用消息压缩，则表示压缩后的最大批处理大小。 如果增加“批处理消息最大值”的值，且存在消费者版本早于0.10.2，此时消费者的“fetch size”值也必须增加，以便消费者可以获取增加后的批处理大小。 描述 Topic的描述信息。

查看更多 →

不同编程语言如何使用Cluster集群客户端 当前D CS Cluster集群对比Proxy集群的优势和特性： 表1 Cluster集群与Proxy集群差异 对比项 Cluster集群 Proxy集群 原生兼容性 高 中 客户端兼容性 中（需要客户端开启集群模式） 高 性价比 高 中

查看更多 →

上传分组资源：上传Spark作业所需的资源包。 查询组内资源包：确认上传的资源包是否正确。 创建批处理作业：创建并提交Spark批处理作业。 查询批处理作业状态：查看批处理作业状态。 查询批处理作业日志：查看批处理作业日志。 操作步骤 创建弹性资源池elastic_pool_dli 接口相关信息

查看更多 →

Flink作业模板相关API 包括新建模板、更新模板、删除模板和查询模板列表。 Spark作业相关API 包括创建批处理作业、取消批处理作业、查询批处理作业列表、查询批处理作业详情、查询批处理作业状态和查询批处理作业日志。 Spark作业模板相关API 包括保存SQL模板、创建作业模板等模板相关API。

查看更多 →

自定义算法运行接口（当前支持Pregel编程模型） 在内置图分析算法不能满足用户需求的时候，HyG允许用户在Pregel编程模型中使用python语言实现自定义算法。其中，运行pregel自定义算法的接口是: BaseGraph.run_pregel(model:class, result_filter=None

查看更多 →

pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

查看更多 →

pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

查看更多 →

pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

查看更多 →

String 项目编号，获取方法请参见项目ID和账号ID。 jobName 否 String 作业名称。 如果要查询指定批处理作业的实例列表，jobName就是批处理作业名称； 如果要查询实时作业下某个节点关联的子作业，jobName格式为[实时作业名称]_[节点名称]。 minPlanTime

查看更多 →

度为1～128个字符。 子作业名称 是 选择需要调用的子作业名称。 说明： 您只能选择已存在的批处理作业名称，此批处理作业不能为作业本身，并且该批处理作业为不包含Sub Job节点的作业。 子作业参数名称 是/否 当节点属性中子作业参数配置为空时，子作业使用自身参数变量执行。父作业的“子作业参数名称”不显现。

查看更多 →

one-off tasks），即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。 Job：是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、StatefulSet）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停

查看更多 →

JDBC定义了一组异常类来处理数据库操作期间可能发生的各种异常情况，开发人员可以使用try-catch块来捕获和处理这些异常。 批处理操作：JDBC提供了批处理功能，允许一次性执行多个SQL语句，从而提高数据库操作的效率。 元数据访问： 通过JDBC，可以获取数据库的元数据信息，如表

查看更多 →

停止源端业务域1对应的应用层和批处理任务等，使其不再产生新增数据；停止和本业务域共用中间件和数据库的应用和批处理任务等，使其不再产生新增数据； 检查本批次要切换的中间件和数据层无新增数据，数据对比一致后断开同步链路； 修改目的端的相关配置；启动目标端业务域1对应的应用服务和批处理任务；启动源端和

查看更多 →

启动目的端第二批批处理任务 13.1 启动目的端第二批批处理任务 13.2 P1业务验证 （启动JOB后，P1用例验证） 14.1 验证目的端业务功能 启动目的端第三批批处理任务 15.1 启动目的端第三批批处理任务 启动目的端第二批批处理任务 13.1 启动目的端第二批批处理任务 父主题：

查看更多 →

怎样将OBS表映射为DLI的分区表？ 场景概述 用户使用Flink SQL作业时，需要创建OBS分区表，用于后续进行批处理。 操作步骤 该示例将car_info数据，以day字段为分区字段，parquet为编码格式，转储数据到OBS。更多内容请参考《 数据湖探索 Flink SQL语法参考》。

查看更多 →

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

查看更多 →