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为什么已有View视图的select权限，但是查询不了View？ 问题描述 用户A创建了表Table1。 用户B基于Table1创建了视图View1。 赋予用户C Table1的查询表权限后，用户C查询View失败。 根因分析 用户C查询View失败的原因是由于用户B不具备Table1的查询表权限。
询、分析其他数据源的数据。 例如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和对应数据源VPC之间的网络，才能实现数据互通。 本节操作介绍在控制台创建增强型跨源连接的操作步骤。 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
成。 DLI支持对Flink作业添加标签。如果想对Flink作业添加如项目名称、业务类别、背景信息等相关信息的标识，用户可以通过添加标签来实现。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。 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。
度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。
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。
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。
Flink作业高可靠推荐配置指导（异常自动重启） 操作场景 本节操作介绍创建Flink作业时，配置流应用实现高可靠性能的操作方法。 操作步骤 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。
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。
度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。
资产识别与管理 DLI 可以通过标签实现资源的标识与管理。 使用场景 通常您的业务系统可能使用了华为云的多种云服务，您可以为这些云服务下不同的资源实例分别设置标签，各服务的计费详单会体现这些资源实例设置的标签。如果您的业务系统是由多个不同的应用构成，为同一种应用拥有的资源实例设置
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。
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
图1 Flink作业配置参数 对于Flink Jar作业，您需要在代码中开启Checkpoint，同时如果有自定义的状态需要保存，您还需要实现ListCheckpointed接口，并为每个算子设置唯一ID。然后在作业配置中，勾选“从Checkpoint恢复”，并准确配置Checkpoint路径。
编写UDAF函数代码。UDAF函数实现，主要注意以下几点： 自定义UDAF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF和org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator类。函数类需要继承UDAF类，计算类Evaluator实现UDAFEvaluator接口。
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
细粒度权限管理：P公司内部有N个子部门，子部门之间需要对数据进行共享和隔离。DLI支持计算资源按租户隔离，保障作业SLA；支持数据权限控制到表/列，帮助企业实现部门间数据共享和权限管理。 建议搭配以下服务使用 OBS、DIS、DataArts Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析
Class文件 编写UDF函数代码。UDF函数实现，主要注意以下几点： 自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF。 需要实现evaluate函数，evaluate函数支持重载。 详细UDF函数实现，可以参考如下样例代码： package com
目录结构 名称 说明 dli python环境的DLI SDK基础模块。 examples python样例代码。 pyDLI pyHive的实现接口。 setup.py Python SDK安装脚本。 安装DLI Python SDK 下载并解压SDK安装包。 将"dli-sdk-python-<version>
分钟级别扩缩容，从容应对流量洪峰和资源诉求。 支持分时设置队列优先级和配额，提高资源利用率。 作业级资源隔离（暂未实现，后续版本支持） 支持独立Spark实例运行SQL作业，减少作业间相互影响。 自动弹性（暂未实现，后续版本支持） 基于队列负载和优先级实时自动更新队列配额。 弹性资源池解决方案主要解决了以下问题和挑战。
ation。 HetuEngine简介 HetuEngine是华为推出的高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎，能够与大数据生态无缝融合，实现海量数据的秒级交互式查询。 DLI+HetuEngine能够快速处理大规模数据集的查询请求，迅速和高效从大数据中提取信息，极大地简化了数据
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