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IDEA工具对创建的自定义函数进行调试，则需要在IDEA上勾选：include dependencies with "Provided" scope，否则本地调试运行时会加载不到pom文件中的依赖包。 具体操作以IntelliJ IDEA版本2020.2为例，参考如下： 在IntelliJ IDEA界面，选择调试的配置文件，单击“Edit
列名称，进入到队列监控页面。 在队列监控页面，分别查看以下指标查看当前队列的作业运行情况。 “提交中作业数”：展示当前队列中状态为“提交中”的作业数量。 “运行中作业数”：展示当前队列中状态为“运行中”的作业数量。 “已完成作业数”：展示当前队列中状态为“已成功”的作业数量。 图1
删除表后，表的所有属性信息全部会删除，包括生命周期。新建同名表后，表的生命周期以新设置的属性为准。 约束限制 表生命周期处于公测阶段，如果有需要请联系客服申请开通白名单。 使用生命周期前需要在“全局配置 > 服务授权 > 委托权限设置”中，对（Tenant Administrator(项目级)）授权。 表
QL便可实现海量数据查询分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载，存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离，数据权限控制到队列、作业，帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。
弹性资源池中任意一个队列的最大CU必须小于等于弹性资源池的最大CU。 弹性资源池至少可以满足弹性资源池中所有队列按最小CU运行，尽量满足队列按最大CU运行。 规格：购买弹性资源池时选择的CU范围的最小值即弹性资源池规格。规格是包周期弹性资源池特有的。规格部分以包周期的计费，规格之外的部分按需计费。
OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。该作业脚本将Kafka作为数据源，DWS作为维表，数据输出到Kafka结果表中。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并
创建并使用跨源链接 场景描述 本章节指导用户通过API创建增强型跨源连接。 约束限制 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 创建增强型跨源连接之前需要获取需要建立连接的服务对应VPC的ID和其所在子网的网络ID。获取VPC的ID接口，具体请参考《虚拟私有云
聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能
OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。该作业脚本将Kafka作为数据源，DWS作为维表，数据输出到Kafka结果表中。 注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并
Doris源表 功能描述 Flink SQL作业读取Doris源表。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与Doris建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如
DLI将Flink作业的输出数据输出到MRS的OpenTSDB中。 前提条件 确保MRS的集群已经安装了OpenTSDB。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与MRS集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数
DLI将Flink作业的输出数据输出到MRS的OpenTSDB中。 前提条件 确保MRS的集群已经安装了OpenTSDB。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与MRS集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数
数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 结果表 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上。 该场景需要与ClickHouse建立增强型跨源连接，并根据实际情况设置ClickHouse集群所在安全组规则中的端口。
Doris结果表 功能描述 Flink SQL作业写Doris结果表。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与Doris建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。
聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能
IDEA工具对创建的自定义函数进行调试，则需要在IDEA上勾选：include dependencies with "Provided" scope，否则本地调试运行时会加载不到pom文件中的依赖包。 具体操作以IntelliJ IDEA版本2020.2为例，参考如下： 在IntelliJ IDEA界面，选择调试的配置文件，单击“Edit
IDEA工具对创建的自定义函数进行调试，则需要在IDEA上勾选：include dependencies with "Provided" scope，否则本地调试运行时会加载不到pom文件中的依赖包。 具体操作以IntelliJ IDEA版本2020.2为例，参考如下： 在IntelliJ IDEA界面，选择调试的配置文件，单击“Edit
rk镜像类型，具体说明如下： 基础型：DLI提供的基础镜像，运行非AI相关作业时选择“基础型”。 自定义镜像：自定义的Spark镜像，需要选择“容器镜像服务”中设置的镜像名称及版本。 依赖jar包（--jars） 运行spark作业依赖的jars。可以输入jar包名称，也可以输入
低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 DLI在Spark SQL引擎中增加SQL防御能力，基于用户可理解的SQL防御策略，实现对典型大SQL、低质量SQL的主动防御，包括事前提示、拦截和事中熔断，并不强制改变用户的SQL提交方式、SQL语法，对业务零改动且易落地。
DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。DLI增强型跨源连接，底层采用对等连接的方式打通与目的数据源的vpc网络，通过点对点的方式实现数据互通。 创建增强型跨源连接网络不通的问题，可以根据本指导的整体流程和步骤进行排查验证。 整体流程 图1 增强型跨源连接配置流程 前提条件
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