作为具有持久状态的应用程序进行部署

段落必须按顺序排序。部署应用程序时，注释中的所有段落将按笔记中显示的顺序 (left-to-right, top-to-bottom) 执行。您可以通过在备注中选择 “运行所有段落” 来检查此顺序。

你的代码是 Python 和SQL或者 Scala 和。SQL我们目前不支持 Python 和 Scala。 deploy-as-application

您的笔记应该只有以下解释器：%flink、%flink.ssql、%flink.pyflink、%flink.ipyflink、%md。

不支持使用齐柏林飞艇上下文对象z。不返回任何内容的方法除了记录警告之外什么都不做。其他方法会引发 Python 异常或无法在 Scala 中编译。

注释必须生成一个 Apache Flink 任务。

不支持将带有动态表单的注释部署为应用程序。

在部署为应用程序时，将跳过 %md (Markdown) 段落，因为这些段落应包含人类可读的文档，不适合作为生成的应用程序的一部分运行。

在部署为应用程序时，将跳过禁止在齐柏林飞艇中运行的段落。即使禁用的段落使用了不兼容的解释器，例如，%flink.ipyflink在带有%flinkand %flink.ssql解释器的注释中，也会在将注释部署为应用程序时跳过该段落，并且不会导致错误。

要成功部署应用程序，必须至少有一个支持运行的源代码（F SQL link PyFlink 或 Flink Scala）段落。

在通过注释部署的应用程序中，在段落中的解释器指令（例如%flink.ssql(parallelism=32)）中设置并行度将被忽略。相反，您可以通过更新已部署的应用程序 AWS Management Console， AWS Command Line Interface 或者 AWS API根据应用程序所需的并行度级别更改 Parallelism 和/或 ParallelismPerKPU设置，也可以为已部署的应用程序启用自动缩放。

如果您要部署为具有持久状态的应用程序，则VPC必须能够访问互联网。如果您VPC无法访问互联网，请参阅在无法访问互联网的情况下作为具有持久状态的应用程序VPC进行部署。

在您的 Scala 或 Python 代码中，使用 Blink 计划程序（senvstenv对于 Scala；s_env对于 st_env Python），而不是使用较旧的 “Flink” 计划程序（stenv_2对于 Scala，st_env_2对于 Python）。Apache Flink 项目建议在生产用例中使用 Blink 计划程序，这是齐柏林飞艇和 Flink 中的默认计划程序。

你的 Python 段落不得使用 shell 调用/赋值，也!不得在要作为应用程序%timeit部署的注释%conda中使用IPython魔法命令。

您不能使用 Scala 案例类作为传递给高阶数据流运算符（如和）的函数的参数。map filter有关 Scala 案例类的信息，请参阅 Scala 文档CASECLASSES中的。

不允许使用简单的SELECT语句，因为没有任何地方可以与段落的输出部分相提并论，可以传递数据。

在任何给定的段落中，DDL语句（USECREATE、ALTER、DROP、SET、RESET）必须在 DML (INSERT) 语句之前。这是因为段落中的DML语句必须作为单个 Flink 作业一起提交。

最多只能有一个段落里面有DML语句。这是因为，对于该 deploy-as-application功能，我们仅支持向 Flink 提交单个作业。