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DLI增强型跨源连接创建对等连接的主要原因是为了实现DLI与不同VPC中的数据源之间的网络连通。 当DLI需要访问外部数据源，而这些数据源位于不同的VPC中时，由于网络隔离，DLI默认无法直接读取这些数据源的数据。通过创建增强型跨源连接，可以采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络，从而实现数据的互通和跨源分析。
在DLI使用Hudi提交Spark Jar作业 提交Spark jar作业的场景需要手动配置由LakeFormation提供元数据服务的Hudi锁实现类，请参照 Hudi锁配置说明。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Spark作业”，进入到Spark作业的界面。 提交Hudi相关的Spark
、EXPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT和EXPORT分别与导入数据（废弃）和与导出数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有： 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式一（废弃） 导出查询结果
Ogg Format 功能描述 Oracle GoldenGate (a.k.a ogg) 是一个实现异构 IT 环境间数据实时数据集成和复制的综合软件包。 该产品集支持高可用性解决方案、实时数据集成、事务更改数据捕获、运营和分析企业系统之间的数据复制、转换和验证。Ogg 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用
class MySource extends RichParallelSourceFunction<Row>{}，重点实现其中的open、run、close和cancel函数。实现完成后将该类编译打在jar中，通过sql编辑页的UDF Jar上传。 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency>
中，已经有同名的函数注册了，则无法注册。如果 language tag 是 JAVA 或者 SCALA ，则 identifier 是 UDF 实现类的全限定名。 如果您需要了解创建自定义函数的步骤请参考自定义函数。 语法定义 CREATE [TEMPORARY|TEMPORARY SYSTEM]
功能描述 OpenTSDB是基于HBase分布式的 ，可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。
业。 作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT与导入数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有： 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式二（废弃） 导出查询结果
跨源分析 当DLI有访问外部数据源的业务需求时，首先需要通过建立增强型跨源连接，打通DLI与数据源之间的网络，再开发不同的作业访问数据源以实现DLI跨源分析。 本节操作介绍DLI支持的数据源对应的开发方式。 使用须知 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。
Flink Jar作业开发基础样例 概述 用户可以基于Flink的API进行二次开发，构建自己的应用Jar包，提交到DLI队列运行，实现与MRS Kafka、HBase、Hive、HDFS，DWS，DCS等数据源的交互。 本章节以通过自定义作业与MRS进行交互为例进行说明。 更多样例代码请通过DLI样例代码获取。
CLUSTER BY 功能描述 按字段实现表的分桶及桶内排序。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference CLUSTER BY col_name [,col_name ,...]; 关键字 CLUSTER BY：
apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog") 3. 编写代码（可通过sql或者api两种方式实现）。 1） sql开发示例如下，具体sql语法参考“Delta Sql语法参考”。 public static void main( String[]
SORT BY 功能描述 按字段实现表的局部排序。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference SORT BY col_name [ASC | DESC] [,col_name [ASC | DESC],..
DISTRIBUTE BY 功能描述 按字段实现表的分桶。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference DISTRIBUTE BY col_name [,col_name ,...]; 关键字 DISTRIBUTE
Data masking函数 数据脱敏(Data masking) 指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。 mask_first_n(string str[, int n]) →varchar 描述：返回str的屏蔽版本，前n个值被屏蔽。大写字母
场景举例 生效机制 操作影响 场景一 修改了原有程序包类的实现逻辑，重新创建的函数指定的JAR包名和类名保持和原有一致。 在Spark SQL队列下已创建自定义函数F1，指定类名C1，Jar包名J1。 后续对J1包中函数实现做了逻辑修改，重新执行创建函数F2，指定类名C1，Jar包名J1。
（废弃，不推荐使用）DLI服务的DWS Connector：支持自定义sink和source函数，允许用户根据具体需求实现相应的sink或source函数，以实现特定的数据读写逻辑。 DLI提供的DWS Connector使用方法请参考表1 表1 DWS Connector支持类别
通过DLI样例代码获取。 该样例代码的目录内容介绍如下： dli-flink-demo：开发Flink作业时的样例代码参考。例如，样例代码实现读取Kafka源表数据写入到HDFS、DWS、Hive等结果表中的功能。 dli-spark-demo：开发Spark作业时的样例代码参考。具体如下：
ORDER BY 功能描述 按字段实现查询结果的全局排序。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference ORDER BY col_name [ASC | DESC] [,col_name [ASC | DESC]
便捷高效地构建数据湖和运营相关业务，加速释放业务数据价值。 在DLI的Spark作业和SQL作业场景，支持对接LakeFormation实现元数据的统一管理，本节操作介绍配置DLI与LakeFormation的数据连接的操作步骤。 LakeFormation Spark语法请参考Spark语法参考。
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