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示列：创建RDS跨源，使用时报“communication link failure”错误。 将原有跨源连接删除重新创建。再次创建时，必须确保所选“安全组”、“虚拟私有云”、“子网””和“目的地址”与RDS中的设置完全一致。 请选择正确的“服务类型”，本示例中为“RDS”。 图1
计费样例 计费场景 某公司用户A申请了256CUs的弹性资源池，并将1TB数据存放在DLI表中。该公司想要了解采用哪种计费模式才是性价比最优的方式。 数据湖探索服务目前支持三种作业：SQL作业，Flink作业和Spark作业。SQL作业的计费包括存储计费和计算计费，Flink作业和Spark作业的计费只有计算计费。
怎样查看DLI的数据扫描量？ 登录DLI管理控制台。 选择“作业管理 > SQL作业”。 筛选执行队列为default队列，查看相应的作业。 单击展开作业，查看已扫描的数据。如图1所示。 图1 查看作业扫描量 父主题： 计费相关问题
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
创建Kerberos跨源认证 操作场景 通过在DLI控制台创建的Kerberos类型的跨源认证，将数据源的认证信息存储到DLI，无需在SQL作业中配置账号密码，安全访问数据源。 MRS Kafka开启Kerberos认证，未开启SSL认证时，创建Kerberos类型的认证。建表时
使用Flink Jar读写DIS开发指南 概述 本节操作介绍基于Flink 1.12版本的Flink Jar作业读写DIS数据的操作方法。 Flink 1.12版本Flink Opensource SQL作业不支持使用DLI提供的connector读写DIS，因此推荐您使用本节操作提供的方法。
如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py
DLI SDK简介 DLI SDK简介 数据湖探索服务软件开发工具包（DLI SDK，Data Lake Insight Software Development Kit）是对DLI服务提供的REST API进行的作业提交的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用DLI SDK提供的接口函数即可实现使用提交DLI
"lakeformation:database:create", "lakeformation:database:drop", "lakeformation:database:describe",
/v3/{project_id}/elastic-resource-pools/{elastic_resource_pool_name}/scale-records 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。
使用DLI提交Flink Jar作业 操作场景 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。需要用户自行编写并构建Jar作业程序包，在提交Flink Jar作业前，将Jar作业程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。
source/sinks参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 name 否 String 输入流或输出流名称。 records 否 Long 总记录数。 corrupted_records 否 Long 脏数据记录数。 示例 请求样例 { "job_ids": [298765, 298766]
mRecordsOut Task发出的记录总数 flink_taskmanager_job_task_numRecordsOutPerSecond Task每秒发出的记录总数 flink_taskmanager_job_task_operator_numRecordsIn Operator收到的记录总数
怎样配置DLI队列与数据源的网络连通？ 配置DLI队列与内网数据源的网络连通 DLI在创建运行作业需要连接外部其他数据源，如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。 DLI提供的增强型跨源连接功能，底层采用对等连接的方式打通与目的数
审计与日志 DLI对接云审计服务 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。 CTS可记录的DLI操作列表
使用Spark作业跨源访问数据源 概述 对接CSS 对接DWS 对接HBase 对接OpenTSDB 对接RDS 对接Redis 对接Mongo 父主题： Spark Jar作业开发指南
请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。 message String 无 请求示例 更新跨源认证的名称为rds3。 { "auth_info_name": "rds3" } 响应示例 { "is_success": true, "message": "Update
"process": 0.0, "name": "rds", "connection_url": "", "cluster_name": "", "service": "RDS", "create_time": 1652701307460
典型场景示例：迁移Hive数据至DLI 典型场景示例：迁移Kafka数据至DLI 典型场景示例：迁移Elasticsearch数据至DLI 典型场景示例：迁移RDS数据至DLI 典型场景示例：迁移DWS数据至DLI 父主题： 数据迁移与数据传输
增强型跨源连接的优势： 网络连通性：直接打通DLI与目的数据源的VPC网络实现数据互通。 支持多种数据源：支持DLI与多种数据源的网络连通，例如DWS，RDS，CSS，DCS等数据源。 父主题： 增强型跨源连接类
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