华为云用户手册

跨源分析开发方式 表1提供 DLI 支持的数据源对应的开发方式。 表1 跨源分析语法参考 服务名称 开发SQL作业 开发Spark jar作业 开发Flink OpenSource SQL作业 开发Flink Jar作业 CloudTable HBase 创建HBase关联表 插入数据 查询数据 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 Hbase源表 Hbase结果表 Hbase维表 - CloudTable OpenTSDB 创建OpenTSDB关联表 插入数据 查询数据 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 - - CSS 创建 CS S关联表 插入数据 查询数据 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 Elasticsearch结果表 - DCS Redis 创建DCS关联表 插入数据 查询数据 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 Redis源表 Redis结果表 Redis维表 Flink作业样例 DDS 创建DDS关联表 插入数据 查询数据 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 - - DMS - - Kafka源表 Kafka结果表 - DWS 创建DWS关联表 插入数据 查询数据 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 DWS源表 DWS结果表 DWS维表 Flink作业样例 MRS HBase 创建HBase关联表 插入数据 查询数据 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 Hbase源表 Hbase结果表 Hbase维表 Flink作业样例 MRS Kafka - - Kafka源表 Kafka结果表 Flink作业样例 MRS OpenTSDB 创建OpenTSDB关联表 插入数据 查询数据 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 - - RDS MySQL 创建RDS关联表 插入数据 查询数据 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 MySQL CDC源表 - RDS PostGre 创建RDS关联表 插入数据 查询数据 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 Postgres CDC源表 -

Flink作业概述 DLI支持的两种类型的Flink作业： Flink OpenSource SQL类型作业： 完全兼容社区版的Flink，确保了作业可以在这些Flink版本上无缝运行。 在社区版Flink的基础上，DLI扩展了Connector的支持，新增了Redis、DWS作为数据源类型。为用户提供了更多的数据源选择，使得数据集成更加灵活和方便。 Flink OpenSource SQL作业适合通过SQL语句来定义和执行流处理逻辑的场景，简化了流处理的复杂性，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。 创建Flink OpenSource SQL请参考创建Flink OpenSource SQL作业。 Flink Jar作业： DLI允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更高的灵活性和自定义能力，适合需要进行复杂数据处理的场景。 当社区版Flink提供的Connector不能满足特定需求时，用户可以通过Jar作业来实现自定义的Connector或数据处理逻辑。 适合需要实现UDF（用户定义函数）或特定库集成的场景，用户可以利用Flink的生态系统来实现高级的流处理逻辑和状态管理。 创建Flink Jar作业请参考创建Flink Jar作业。 父主题： 使用DLI提交Flink作业

前提条件 配置前，请先购买OBS桶或并行文件系统。大数据场景推荐使用并行文件系统，并行文件系统（Parallel File System）是 对象存储服务 （Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，以及TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，能够快速处理高性能计算（HPC）工作负载。 并行文件系统的详细介绍和使用说明，请参见《并行文件系统特性指南》。

约束限制 DLI服务预置了名为“default”的队列供用户体验，资源的大小按需分配。运行作业时按照用户每个作业的数据扫描量（单位为“GB”）收取计算费用。 队列类型： SQL类型队列：SQL队列支持提交Spark SQL作业。 通用队列：支持Spark程序、Flink SQL、Flink Jar作业。 不支持队列类型切换，如需使用其他队列类型，请重新购买新的队列。 不支持切换队列的计费模式。 队列不支持切换区域。 16CUs队列不支持扩容和缩容。 64CUs队列不支持缩容。 创建队列时，仅支持包年包月队列和按需专属队列选择跨AZ双活，且跨AZ的队列价格为单AZ模式下的2倍。 新创建的队列需要运行作业后才可进行扩缩容。 DLI队列不支持访问公网。

数据库和表的约束与限制 数据库 “default”为内置数据库，不能创建名为“default”的数据库。 DLI支持创建的数据库的最大数量为50个。 数据表 DLI支持创建的表的最大数量为5000个。 DLI支持创建表类型： Managed：数据存储位置为DLI的表。 External：数据存储位置为OBS的表。 View：视图，视图只能通过SQL语句创建。 跨源表：表类型同样为External。 创建DLI表时不支持指定存储路径。 数据导入 仅支持将OBS上的数据导入DLI或OBS中。 支持将OBS中CSV，Parquet，ORC，JSON和Avro格式的数据导入到在DLI中创建的表。 将CSV格式数据导入分区表，需在数据源中将分区列放在最后一列。 导入数据的编码格式仅支持UTF-8。 数据导出 只支持将DLI表（表类型为“Managed”）中的数据导出到OBS桶中，且导出的路径必须指定到文件夹级别。 导出文件格式为json格式，且文本格式仅支持UTF-8。 支持跨账号导出数据，即B账户对A账户授权后，A账户拥有B账户OBS桶的元数据信息和权限信息的读取权限，以及路径的读写权限，则A账户可将数据导出至B账户的OBS路径中。

DLI支持创建的表类型 DLI表 DLI表是存储在DLI 数据湖 中的数据表。支持多种数据格式，可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。 DLI表的数据存储在DLI服务内部，查询性能更好，适用于对时延敏感类的业务，如交互类的查询等。 库表管理中表的列表页面，表类型为Managed的即代表DLI表。 OBS表 OBS表的数据存储在OBS上，适用于对时延不敏感的业务，如历史数据统计分析等。 OBS表通常以对象的形式存储数据，每个对象包含数据和相关的元数据。 库表管理中表的列表页面，表类型为External，存储位置为OBS路径的即代表OBS表。 视图表 视图表（View）是一种虚拟表，它不存储实际的数据，而是根据定义的查询逻辑动态生成数据。视图通常用于简化复杂的查询，或者为不同的用户或应用提供定制化的数据视图。 视图表可以基于一个或多个表创建，提供了一种灵活的方式来展示数据，而不影响底层数据的存储和组织。 库表管理中表的列表页面，表类型为View的即代表视图表。 View只能通过SQL语句进行创建，不能通过“创建表”页面进行创建。视图中包含的表或视图信息不可被更改，如有更改可能会造成查询失败。 跨源表 跨源表是指能够跨越多个数据源进行查询和分析的数据表。这种表可以整合来自不同数据源的数据，提供统一的数据视图。 跨源表常用于 数据仓库 和数据湖架构中，允许用户执行跨多个数据源的复杂查询。 库表管理中表的列表页面，表类型为External，存储位置非OBS路径的即代表跨源表。

表 表是数据库最重要的组成部分之一，它由行和列组成。每一行代表一个数据项，每一列代表数据的一个属性或特征。表用于组织和存储特定类型的数据，使得数据可以被有效地查询和分析。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。 用户可通过管理控制台或SQL语句创建数据库和表，其中SQL语句的操作方法请参见创建数据库、创建OBS表和创建DLI表等。本章节介绍在管理控制台创建数据库和表的操作步骤。 创建数据库和表时，有权限控制，需要对其他用户授权，其他用户才可查看该用户新建的数据库和表。

操作场景 标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对，它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 如果用户在其他云服务中使用了标签，建议用户为同一个业务所使用的云资源创建相同的标签键值对以保持一致性。 如您的组织已经设定DLI的相关标签策略，则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符合标签策略的规则，则可能会导致资源创建失败，请联系组织管理员了解标签策略详情。 DLI支持以下两类标签： 资源标签：在DLI中创建的非全局的标签。 预定义标签：在标签管理服务（简称TMS）中创建的预定义标签，属于全局标签。 有关预定义标签的更多信息，请参见《标签管理服务用户指南》。 以下介绍如何为跨源连接添加标签、修改标签和删除标签。

操作场景 增强型跨源支持项目级授权，授权后，项目内的用户具备该增强型跨源连接的操作权。可查看该增强型跨源连接、可将创建的弹性资源池与该增强型跨源连接绑定、可自定义路由等操作。以此实现增强型跨源连接的跨项目应用。本节操作介绍对增强型跨源连接授权或回收权限的操作步骤。 如果被授权的项目属于相同区域（region）的不同用户，则需使用被授权项目所属的用户账号进行登录。 如果被授权的项目属于相同区域（region）的同一用户，则需使用当前账号切换到对应的项目下。

应用示例 项目B需要访问项目A上的数据源，对应操作如下。 对于项目A： 使用项目A对应的账号登录DLI服务。 通过对应数据源的VPC信息在DLI服务中创建增强型跨源连接“ds”。 将增强型跨源连接“ds”授权给项目B。 对于项目B： 使用项目B对应的账号登录DLI服务。 对增强型跨源连接“ds”进行绑定队列操作。 （可选）设置主机信息，创建路由。 通过上述操作项目A的增强型跨源连接与项目B的队列创建了对等连接和路由，即可在项目B的队列上创建作业访问项目A的数据源。

操作场景 路由即路由规则，在路由中通过配置目的地址、下一跳类型、下一跳地址等信息，来决定网络流量的走向。路由分为系统路由和自定义路由。 增强型跨源连接创建后，子网会自动关联系统默认路由。除了系统默认路由，您可以根据需要添加自定义路由规则，将指向目的地址的流量转发到指定的下一跳地址。 了解更多路由相关信息请参考路由表。 创建增强型跨源时的路由表是数据源子网关联的路由表。 添加路由信息页的路由是弹性资源池子网关联的路由表中的路由。 数据源子网与弹性资源池所在子网为不同的子网，否则会造成网段冲突。

约束和限制 在同一队列中，如果同时使用了经典型跨源连接和增强型跨源连接，则经典型跨源连接优先于增强型跨源连接。推荐使用增强型跨源连接。 DLI提供的default队列不支持创建跨源连接。 Flink作业访问DIS，OBS和 SMN 数据源，无需创建跨源连接，可以直接访问。 增强型跨源仅支持包年包月队列、按需计费模式下的专属队列。 增强型跨源连接需要使用VPC、子网、路由、对等连接功能，因此需要获得VPC（虚拟私有云）的VPC Administrator权限。 可在服务授权中进行设置。 使用DLI增强型跨源时，弹性资源池/队列的网段与数据源网段不能重合。 访问跨源表需要使用已经创建跨源连接的队列。 跨源表不支持Preview预览功能。 检测跨源连接的连通性时对IP约束限制如下： IP必须为合法的IP地址，用“.”分隔的4个十进制数，范围是0-255。 测试时IP地址后可选择添加端口，用":"隔开，端口最大限制5位，端口范围：0~65535。 例如192.168.xx.xx或者192.168.xx.xx:8181。 检测跨源连接的连通性时对 域名 约束限制如下： 域名的限制长度为1到255的字符串，并且组成必须是字母、数字、下划线或者短横线。 域名的顶级域名至少包含两个及以上的字母，例如.com，.net，.cn等。 测试时域名后可选择添加端口，用":"隔开，端口最大限制为5位，端口范围：0~65535。 例如example.com:8080。

什么是增强型跨源连接？ DLI跨源分析场景连接外部数据源时，由于数据源的VPC与DLI VPC不同，网络无法连通，导致DLI无法读取数据源数据。DLI提供的增强型跨源连接功能可以实现DLI与数据源的网络连通。 本节操作为您介绍跨VPC的数据源网络连通方案： 创建增强型跨源连接：采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络。 测试网络连通性：验证队列与数据源网络连通性。 目前DLI支持跨源访问的数据源请参考DLI常用跨源分析开发方式。 在跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，Spark 3.3.1及以上版本、Flink 1.15及以上版本的跨源访问场景推荐使用 数据加密 服务DEW来存储数据源的认证信息，为您解决数据安全、密钥安全、密钥管理复杂等问题。具体操作请参考使用DEW管理数据源访问凭证。

约束和限制 在同一队列中，如果同时使用了经典型跨源连接和增强型跨源连接，则经典型跨源连接优先于增强型跨源连接。推荐使用增强型跨源连接。 DLI提供的default队列不支持创建跨源连接。 Flink作业访问DIS，OBS和SMN数据源，无需创建跨源连接，可以直接访问。 增强型跨源仅支持包年包月队列、按需计费模式下的专属队列。 增强型跨源连接需要使用VPC、子网、路由、对等连接功能，因此需要获得VPC（虚拟私有云）的VPC Administrator权限。 可在服务授权中进行设置。 使用DLI增强型跨源时，弹性资源池/队列的网段与数据源网段不能重合。 访问跨源表需要使用已经创建跨源连接的队列。 跨源表不支持Preview预览功能。 检测跨源连接的连通性时对IP约束限制如下： IP必须为合法的IP地址，用“.”分隔的4个十进制数，范围是0-255。 测试时IP地址后可选择添加端口，用":"隔开，端口最大限制5位，端口范围：0~65535。 例如192.168.xx.xx或者192.168.xx.xx:8181。 检测跨源连接的连通性时对域名约束限制如下： 域名的限制长度为1到255的字符串，并且组成必须是字母、数字、下划线或者短横线。 域名的顶级域名至少包含两个及以上的字母，例如.com，.net，.cn等。 测试时域名后可选择添加端口，用":"隔开，端口最大限制为5位，端口范围：0~65535。 例如example.com:8080。

创建 IAM 用户并授权使用DLI 如果您是企业用户，并计划使用IAM对您所拥有的DLI资源进行精细的权限管理，请创建IAM用户并授权使用DLI。具体操作请参考创建IAM用户并授权使用DLI。 首次使用DLI您需要根据控制台的引导更新DLI委托，用于将操作权限委托给DLI服务，让DLI服务以您的身份使用其他云服务，代替您进行一些资源运维工作。该委托包含获取IAM用户相关信息、跨源场景访问和使用VPC、子网、路由、对等连接的权限、作业执行失败需要通过SMN发送通知消息的权限。 详细委托包含的权限请参考配置DLI云服务委托权限。

创建执行作业所需的计算资源和元数据 使用DLI提交作业前，您需要先创建弹性资源池，并在弹性资源池中创建队列，为提交作业准备所需的计算资源。请参考DLI弹性资源池与队列简介创建弹性资源池并添加队列。 您还可以通过 自定义镜像 增强DLI的计算环境，通过下载DLI提供的基础镜像再按需制作自定义镜像，将作业运行需要的依赖（文件、jar包或者软件）、私有能力等内置到自定义镜像中，可以改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。创建自定义镜像请参考使用自定义镜像增强作业运行环境。 DLI元数据是SQL作业、Spark作业场景开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 Flink支持动态数据类型，可以在运行时定义数据结构，不需要事先定义元数据。 定义您的数据结构，包括数据目录、数据库、表。请参考创建数据库和表。 创建必要的存储桶来存储作业运行过程中产生的临时数据：作业日志、作业结果等。请参考配置DLI作业桶。 配置元数据的访问权限。请参考在DLI控制台配置数据库权限、在DLI控制台配置表权限。

DLI数据导入指引 DLI支持在不迁移数据的情况下，直接对OBS中存储的数据进行查询分析，您只需要将数据上传OBS即可使用DLI进行数据分析。 上传数据至OBS请参考《对象存储用户指南》。 当需要将来自不同源的数据进行集中存储和处理时，迁移数据至DLI可以提供一个统一的数据平台。 您可以参考使用 CDM 迁移数据至DLI迁移数据至DLI后再提交作业。 如果业务需求需要实时访问和处理来自不同数据源的数据，跨源访问可以减少数据的复制和延迟。 跨源访问的必要条件包括“DLI与数据源网络连通”、“DLI可获取数据源的访问凭证”： DLI与数据源网络连通：您可以参考配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）配置DLI与数据源的网络连通。 管理数据源的凭证： 您可以使用DLI提供的跨源认证功能管理访问指定数据源的认证信息。 适用范围：SQL作业、Flink 1.12作业场景。具体操作请参考使用DLI的跨源认证管理数据源访问凭证。 您还可以使用DEW管理数据源的访问凭证，并通过“自定义委托”方式授予DLI访问DEW服务的权限。 适用范围：Spark 3.3.1及以上版本、Flink 1.15及以上版本。具体操作请参考使用DEW管理数据源访问凭证和配置DLI访问其他云服务的委托权限。

使用DLI提交作业 DLI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，支持多种作业类型以满足不同的数据处理需求。 表1 DLI支持的作业类型 作业类型 说明 适用场景 SQL作业 适用于使用标准SQL语句进行查询的场景。通常用于结构化数据的查询和分析。 详细操作请参考创建并提交SQL作业。 适用于数据仓库查询、报表生成、OLAP（在线分析处理）等场景。 Flink作业 专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景。适用于实时监控、在线分析等场景。 Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（connectors）和丰富的API，便于快速与其他数据系统的集成。详细操作请参考创建Flink OpenSource SQL作业。 Flink Jar作业：允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更大的灵活性和自定义能力。 适合需要自定义函数、UDF（用户定义函数）或特定库集成的复杂数据处理场景。可以利用Flink的生态系统，实现高级流处理逻辑和状态管理。详细操作请参考创建Flink Jar作业。 适用于实时数据监控、实时推荐系统等需要快速响应的场景。 Flink Jar作业适用于需要自定义流处理逻辑、复杂的状态管理或特定库集成的数据分析场景。 Spark作业 可通过交互式会话（session）和批处理（batch）方式提交计算任务。通过在DLI提供的弹性资源池队列上提交作业，简化了资源管理和作业调度。 支持多种数据源和格式，提供了丰富的数据处理能力，包括但不限于SQL查询、机器学习等。详细操作请参考创建Spark作业。 适用于大规模数据处理和分析，如机器学习训练、 日志分析 、大规模数据挖掘等场景。 管理Jar作业的程序包 DLI允许用户提交编译为Jar包的Flink或Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。通过DLI管理控制台可以管理作业所需的呈现包。 在提交Spark Jar和Flink Jar类型的作业前，需要将程序包上传至OBS，然后在DLI服务中创建程序包，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。管理Jar作业程序包。 Spark3.3.1及以上版本、Flink1.15及以上版本在创建Jar作业时支持直接配置OBS中的程序包，不支持读取DLI程序包。

StarRocks架构 StarRocks整体架构如下图所示，FE和BE节点可以水平无限扩展。 图1 StarRocks架构 表1 StarRocks节点及角色说明 名称 说明 Client Application StarRocks兼容MySQL协议，支持标准SQL语法，用户可通过各类MySQL客户端和常用BI工具对接。 FE StarRocks的前端节点，主要负责管理元数据、管理客户端连接、进行查询规划、查询调度等工作。 BE StarRocks的后端节点，主要负责数据存储和SQL计算等工作。 Leader Leader从Follower中自动选出，FE Leader提供元数据读写服务，Follower和Observer只有读取权限，无写入权限。 Follower Follower只有元数据读取权限，无写入权限，Follower参与Leader选举。 Observer Observer主要用于扩展集群的查询并发能力，可选部署。Observer不参与选主，不会增加集群的选主压力。

StarRocks基本概念 在StarRocks中，数据都以表（Table）的形式进行逻辑上的描述。 StarRocks中的表由行和列构成，每行数据对应用户一条记录，每列数据具有相同的数据类型。所有数据行的列数相同，可以动态增删列。在StarRocks中，一张表的列可以分为维度列（也称为Key列）和指标列（也称为Value列），维度列用于分组和排序，指标列的值可以通过聚合函数sum、count、min、max、hll_union_agg和bitmap_union等累加起来。 列式存储 在StarRocks中，表数据按列存储。物理上，一列数据会经过分块编码、压缩等操作，然后持久化存储到非易失设备上。但在逻辑上，一列数据可以看成是由相同类型的元素构成的一个数组， 一行数据的所有列值在各自的数组中按照列顺序排列，即拥有相同的数组下标。数组下标是隐式的，不需要存储。表中所有的行按照维度列，做多重排序，排序后的位置就是该行的行号。 索引 StarRocks通过前缀索引 (Prefix Index) 和列级索引，能够快速找到目标行所在数据块的起始行号。 加速处理 StarRocks通过预先聚合、分区分桶、物化视图、列级索引等机制实现数据的加速处理。 数据模型 StarRocks支持四种数据模型，分别是明细模型（Duplicate Key Model）、聚合模型（Aggregate Key Model）、更新模型（Unique Key Model）和主键模型（Primary Key Model）。 这四种数据模型能够支持多种数据分析场景，例如日志分析、数据汇总分析、实时分析等。创建表时，您需要指定数据模型（Data Model），当数据导入至数据模型时，StarRocks会按照排序键对数据进行排序、处理和存储。四种数据模型介绍如下： 明细模型 明细模型是StarRocks默认的建表模型。如果在建表时未指定任何模型，默认创建明细类型的表。 聚合模型 建表时，支持定义排序键和指标列，并为指标列指定聚合函数。当多条数据具有相同的排序键时，指标列会进行聚合。在分析统计和汇总数据时，聚合模型能够减少查询时所需要处理的数据，提升查询效率。 更新模型 建表时，支持定义主键和指标列，查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于明细模型，更新模型简化了数据导入流程，能够更好地支撑实时和频繁更新的场景。 主键模型 主键模型支持分别定义主键和排序键。数据导入至主键模型的表中时，先按照排序键排序后再存储。查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于更新模型，主键模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。 数据分布 建表时，您可以通过设置合理的分区和分桶，实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀分布是指数据按照一定规则划分为子集，并且均衡地分布在不同节点上。查询时能够有效裁剪数据扫描量，最大限度地利用集群的并发性能，从而提升查询性能。

StarRocks简介 StarRocks是一款全托管分析型数据仓库，可以灵活创建和管理集群以及数据。使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各种实时和离线的数据源高效导入数据，同时支持直接分析数据湖上各种格式的数据。 StarRocks兼容MySQL协议，可使用MySQL客户端和常用BI工具对接进行数据分析，同时StarRocks具备水平扩展、高可用、高可靠、易运维等特性，广泛应用于实时数仓、高并发查询、统一分析等场景。更多相关介绍请参见StarRocks。 该组件当前为白名单阶段，如果使用请联系技术支持申请白名单开通。

操作场景 如果您的业务数据同时保存在数据盘和系统盘中，要想实现业务数据跨账号迁移，需要用到 镜像服务 的创建整机镜像、共享镜像等功能。本节操作以Windows操作系统为例，为您详细介绍在同一区域内，跨账号迁移业务数据（包括系统盘和数据盘数据）的操作流程。 只有通过云备份，或云服务器（未通过旧版CSBS服务生成备份）创建的整机镜像，才支持共享。 不允许共享市场镜像、源镜像为市场镜像的私有镜像、加密镜像、已冻结的镜像以及创建中的镜像。

操作步骤 进入云解析服务控制台。 在左侧树状导航栏，选择“公网域名”或者“内网域名”。 进入域名列表页面。 （可选）如果选择“内网解析”，请单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在域名列表中，单击待导出的域名“example.com”，进入域名详情页面。 在左侧导航栏，单击“批量导入/导出”，进入批量导入/导出详情页面。 单击页面右上角的“批量导出”，开始批量导出域名“example.com”的解析记录。 导出完成后，会生成格式为“域名.xlsx”的解析记录表格。例如“example.com.xlsx”。 在“example.com.xlsx”中可以查看导出的解析记录，包括域名、记录类型、TTL值、记录值、状态以及描述信息。

约束与限制 云日志 服务是区域级服务，目前云解析服务支持在西南-贵阳一、亚太-雅加达、非洲-约翰内斯堡、土耳其-伊斯坦布尔、中国-香港、华北-乌兰察布一、广州-友好用户环境、亚太-曼谷、拉美-圣保罗一区域开启和配置访问日志功能，用户可根据业务需要选择相应的区域进行配置。 配置访问日志时需要您对接云日志服务，并且已经创建需要关联的云日志组和日志流。关于云日志服务的详细配置和操作方法，请参见《云日志服务用户指南》。

查看访问日志 进入解析器列表页面。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击“访问日志”，进入访问日志页面。 在访问日志列表中，在需要查看的访问日志所在行单击“查看详细日志”。 默认进入云日志服务的日志管理页面，并在日志列表中展示监听器对应的日志组和日志流信息。。 单击日志流名称，，可查看该流日志记录的详细信息。 日志显示示例如下，日志字段说明如表1所示。不支持修改日志格式。 { "content": "2024-07-02 09:28:00.304 baidu.com. A NOERROR TCP cnsouthwest2d _ 192.168.0.138 c1e159ce-ac25-4908-8e31-8ff73ad2f57d", "_resource_id": "c1e159ce-ac25-4908-8e31-8ff73ad2f57d", "_resource_name": "c1e159ce-ac25-4908-8e31-8ff73ad2f57d", "_service_type": "DNS", "category": "LTS", "collectTime": 1719883683977 } 表1 字段说明 参数 描述 取值说明 取值示例 content DNS解析日志 字符串 2024-07-02 09:28:00.304 baidu.com. A NOERROR TCP cnsouthwest2d _ 192.168.0.138 c1e159ce-ac25-4908-8e31-8ff73ad2f57d _resource_id 资源id uuid 95c2b814-99dc-939a-e811-ae84c61ea9ee _resource_name 资源名称 Resource_id对应的名称 95c2b814-99dc-939a-e811-ae84c61ea9ee _service_type 流日志所属服务 固定值：DNS DNS category 日志类别 固定值：LTS LTS collectTime LTS服务日志收集时间 整形 1704158708902

审计与日志 云审计 服务（Cloud Trace Service， CTS ），是华为 云安全 解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建和配置追踪器后，CTS可记录KooMap的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。 CTS支持追踪KooMap管理事件和数据事件列表，请参见支持审计日志的关键操作和如何查看审计日志。 父主题： 安全

数据保护技术 KooMap通过数据加密保护手段，保护数据空间中的数据安全，如表1所示。 表1 KooMap的数据保护手段 数据保护手段 说明 传输加密（HTTPS） KooMap管理控制台与云服务之间接口、开放API接口都支持HTTPS传输协议，保障数据传输的安全性。 敏感数据保护 日志、诊断调试信息、告警信息中不包含敏感数据信息。在传输敏感数据时，支持使用安全传输通道，或者对数据加密后再传输。 父主题： 安全

身份认证与访问控制 身份认证：KooMap提供的身份认证可以分为控制台和云服务两个层面。 控制台层面：您可以使用华为云用户名与密码登录，实现用户的认证与鉴权，未授权的不能访问。 云服务层面：您可通过开放的API网关，实现AR地图运行服务的访问和集成，具体操作和描述请参考KooMap的《API参考》。KooMap提供如下两种认证方式进行认证鉴权。 Token认证：指通过Token认证通用请求。关于Token的详细介绍及获取方式，请参见获取IAM用户Token（使用密码）。 AK/SK认证：指通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证要高。关于访问密钥的详细介绍及获取方式，请参见访问密钥。 访问控制：KooMap支持通过权限管理（IAM权限）实现访问控制，请参见权限管理。 父主题： 安全

责任共担 华为云秉承“将公司对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上”。针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击，华为云在遵从法律法规业界标准的基础上，以安全生态圈为护城河，依托华为独有的软硬件优势，构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任，如图1所示。 华为云：负责云服务自身的安全，提供安全的云。华为云的安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS类云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的安全功能和性能本身，也包括运维运营安全，以及更广义的安全合规遵从。 租户：负责云服务内部的安全，安全地使用云。华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、 虚拟主机 和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮书》详细介绍华为云安全性的构建思路与措施，包括云安全战略、责任共担模型、合规与隐私、安全组织与人员、基础设施安全、租户服务与租户安全、工程安全、运维运营安全、生态安全。 图1 华为云安全责任共担模型 父主题： 安全

KooMap权限 默认情况下，新建的IAM用户没有任何权限，您需要将其加入用户组，并给用户组授予策略或角色，才能使得用户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 如表1所示，包括了KooMap的所有系统策略。 表1 KooMap系统策略 策略名称 描述 策略类别 策略内容 KooMap FullAccess KooMap的所有权限。 系统策略 KooMap FullAccess策略内容