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使用Spark-submit提交Spark Jar作业 DLI Spark-submit简介 DLI Spark-submit是一个用于提交Spark作业到DLI服务端的命令行工具，该工具提供与开源Spark兼容的命令行。 准备工作 授权。 DLI使用统一身份认证服务（Identity
或者该队列已经绑定了增强型跨源，将不支持修改网段操作。 本节操作仅适用于普通队列，不适用于弹性资源池队列。 修改队列网段步骤 目前只支持计费模式为“包年包月”和“按需/专属资源模式”的队列修改网段。 在DLI管理控制台左侧，选择“资源管理 > 队列管理”。 选择待修改的队列，单击“操作”列“更多”中的“修改网段”。
管理Spark作业模板 操作场景 在创建Spark作业时，您可以在已有的Spark样例模板中进行修改，来实现实际的作业逻辑需求，节约编辑SQL语句的时间。 当前云平台尚未提供预置的Spark模板，但支持用户自定义Spark作业模板，本节操作介绍在Spark管理页面创建Spark模板的操作方法。
DLI增强型跨源连接DWS失败怎么办？ 问题现象 客户创建增强型跨源连接DLI和DWS，安全组已配置出方向规则到关联队列，使用的是密码形式的跨源认证，报DLI.0999: PSQLException: The connection attempt failed。 原因分析 出现该问题可能原因如下：
配置DBeaver连接DLI进行数据查询和分析 DBeaver 是一个免费且开源的数据库管理工具，支持多种数据库，通过DBeaver这款可视化数据库管理工具可以查看数据库结构、执行SQL查询和脚本、浏览和导出数据等。本节操作介绍DBeaver连接DLI服务的操作步骤。 操作前准备
DLI作业开发流程 本节内容为您介绍DLI作业开发流程。 创建IAM用户并授权使用DLI 如果您是企业用户，并计划使用IAM对您所拥有的DLI资源进行精细的权限管理，请创建IAM用户并授权使用DLI。具体操作请参考创建IAM用户并授权使用DLI。 首次使用DLI您需要根据控制台的
开启Flink作业动态扩缩容 操作场景 在实际作业运行中，由于作业的数据流量变化，导致所需计算资源不同，造成流量较小时计算资源浪费，流量较大时计算资源不足以满足计算所需。 DLI提供的动态扩缩容功能可以根据当前作业的负载情况，例如：数据输入输出量、数据输入输出速率、反压等情况，动
Flink Jar作业访问DWS启动异常，提示客户端连接数太多错误 问题描述 提交Flink Jar作业访问DWS数据仓库服务时，提示启动失败，作业日志报如下错误信息。 FATAL: Already too many clients, active/non-active/reserved:
队列属性设置 操作场景 DLI支持在队列创建完成后设置队列的属性。 当前支持设置队列的Spark driver的相关参数：通过设置队列的Spark driver，以提升队列资源的调度效率。 本节操作介绍在管理控制台设置队列属性的操作步骤。 约束与限制 仅Spark引擎的SQL队列支持配置队列属性。
否 String 企业项目ID。 prepay_cu 否 Integer 预付费CU数量。 charging_mode 否 Integer 计费类型。 queues 否 Array of Strings 弹性资源池所属的队列信息。 manager 否 String 弹性资源池类型。
查询弹性资源池下所有队列 功能介绍 查询队列与弹性资源池的关联关系。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 GET /v3/{project_id}/elastic-resource-pools/{elastic_resource_pool_name}/queues
创建CSS类型跨源认证 操作场景 通过在DLI控制台创建的CSS类型的跨源认证，将CSS安全集群的认证信息存储到DLI，无需在SQL作业中配置账号密码，安全访问CSS安全集群。 本节操作介绍在DLI控制台创建CSS安全集群的跨源认证的操作步骤。 操作须知 已创建CSS安全集群，且集群满足以下条件：
配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 DBT（Data Build Tool），是一款开源的数据建模和转换工具，运行在Python环境上。DBT连接DLI，用来定义和执行SQL转换，支持从数据集成、转换到分析的整个数据生命周期管理，适用于大规模数据分析项目和复杂的数据分析场景。
全局变量的使用中，一个子账号是否可以使用其他子账号创建的全局变量 全局变量可用于简化复杂参数。例如，可替换长难复杂变量，提升SQL语句可读性。 全局变量的使用具有以下约束限制： 存量敏感变量只有创建用户才能使用，其余普通全局变量同账号同项目下的用户共用。 如果同账号同项目下存在多
查看表元数据 元数据说明 元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。 创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。 “元数据”页面将显示目标表的列名、列类型、类型和描述。
管理DLI全局变量 什么是全局变量 DLI支持在管理控制台设置全局变量，将作业开发过程中频繁使用的变量设置为全局变量，可以避免在编辑作业过程中重复定义，减少开发与维护成本。通过使用全局变量可以替换长难复杂变量，简化复杂参数，提升SQL语句可读性。 本节操作为您介绍如何创建全局变量。
功能总览 功能总览 全部 数据湖探索 权限管理 弹性资源池 DLI元数据 DLI SQL作业 DLI Spark作业 DLI Flink作业 跨源连接 DLI自定义委托 自定义镜像 OBS 2.0支持 数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，以下简称DLI）是完全兼容Apache
了解数据目录、数据库和表 数据库和表是SQL作业、Spark作业场景开发的基础，在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 Flink支持动态数据类型，可以在运行时定义数据结构，不需要事先定义元数据。 数据目录 数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据库。
典型场景示例：配置弹性资源池队列扩缩容策略 场景介绍 一个企业有多个部门，多个部门不同业务数据分析的时间段可能有所差异，具体场景如下： A部门：在00:00-09:00时间段内资源请求量大，其他时间段有短时间的资源请求量不大的任务运行。 B部门：在10:00-22:00时间段内资
规格（包周期CU）：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。 父主题： 管理弹性资源池
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