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障数据的持久性和可靠性。 流量限制：DLI通过设置流量控制机制，防止服务过载并保持服务的稳定性。 跨AZ容灾：DLI云服务采用跨可用区容灾部署，减少单点故障的风险，提高系统的可用性和弹性。 备份恢复：DLI自动化的备份策略和恢复计划，确保在发生故障时可以迅速恢复服务和数据。 父主题：
使用JDBC提交SQL作业 本文介绍通过JDBC连接DLI并提交SQL作业。 下载并安装JDBC驱动包 使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 DLI JDBC Driver支持的API列表 父主题： 使用客户端工具连接DLI
创建数据库 功能描述 创建数据库。 语法格式 1 2 3 CREATE [DATABASE | SCHEMA] [IF NOT EXISTS] db_name [COMMENT db_comment] [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value
NAME primary-keys ARRAY<STRING> NULL 保存源表的主键的列名的数组。 如果includePrimaryKeys配置属性设置为true，则仅在JSON输出中包含primary-keys字段。 ingestion-timestamp TIMESTAMP_LTZ(6)
导出DLI表数据至OBS中 支持将数据从DLI表中导出到OBS服务中，导出操作将在OBS服务新建文件夹，或覆盖已有文件夹中的内容。 注意事项 支持导出json格式的文件，且文本格式仅支持UTF-8。 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。
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上，后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括：创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已
DLI Hudi元数据 DLI Hudi元数据说明 创建Hudi表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。 Hudi支持对接DLI元数据和Lakeformation元数据（仅Spark 3.3.1及以上版本支持对接Lakeformation元数据），对接方式与Spark一致。 DL
db/{table_name}，其中{lakeformation_catalog_url}对接的lakeformation catalog配置的location，{schema_name}为建表时使用的schema，{table_name}为表名。 不允许向托管表（表属性external
DLI Delta元数据 在DLI中提交Spark SQL作业开发Delta的SQL语法请参考Delta SQL语法参考。 在DLI中提交Spark Jar作业开发Delta请参考在DLI使用Delta提交Spark Jar作业。 DLI Delta元数据说明 创建Delta表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。
https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。 响应示例如下，例如DLI服务部署的区域为“cn-north-4”，相应消息体中查找“name”为“cn-north-4”，其中projects下的“id”即为项目ID。 {
口的周期触发策略； 当lateness_interval为0时，表示没有使用窗口结束后的延迟策略； 当二者都没有填写时，默认两种策略都没有配置，仅使用普通的TUMBLE窗口。 若仅需使用延迟时间策略，则需要将上述period_interval格式中的'10'设置为 '0'。 OVER
计费概述 数据湖探索DLI的计费由不同的计费项组成，不同的计费项有不同的计费模式，如图1所示。 图1 DLI的计费组成 计费项 DLI的计费项包括计算计费、存储计费、扫描量计费。DLI的计费详情请参见DLI产品价格详情。您可以通过DLI提供的价格计算器，快速计算出购买资源的参考价格。
shared_cluster：共享 exclusive_cluster：独享 edge_node：边缘节点 job_config 否 Object 作业配置。 “show_detail”为“false”时独有。具体参数说明请参见表6。 main_class 否 String jar包主类。“s
thon程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DL
shared_cluster：共享 exclusive_cluster：独享 edge_node：边缘节点 job_config 否 Object 作业配置, 具体参数说明请参见表4。 main_class 否 String jar包主类。例如，org.apache.spark.examples
DLI预置的SQL模板中TPC-H样例数据说明 TPC-H样例数据简介 TPC-H（商业智能计算测试） 是交易处理效能委员会（TPC,Transaction Processing Performance Council) 组织制定的用来模拟决策支持类应用的一个测试集。目前，在学术
integer2 ]) STRING 返回string中从integer1位置开始的长度为integer2的子字符串。若integer2未配置，则默认返回从integer1开始到末尾的子字符串 REPLACE(string1, string2, string3) STRING 用
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DLI支持的Prometheus基础监控指标 表1提供了DLI支持的Prometheus基础监控指标，AOM Prometheus支持免费存储基础指标。 除基础指标外，AOM Prometheus提供的自定义指标按计费规则付费使用。 表1 DLI支持的Prometheus监控指标
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