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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
工程配置 单击打开桶列表。 选择用于存放DLI作业临时数据的桶，并单击“确定”。 完成设置后DLI作业运行过程中产生的临时数据将会存储在该OBS桶中。 图2 设置DLI作业桶 查看Flink作业提交日志 用户可以通过查看提交日志排查提交作业异常的故障。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中
创建DLI队列时队列类型需要选择为“SQL队列”。 已创建云数据库RDS的MySQL的数据库实例。具体创建RDS集群的操作可以参考创建RDS MySQL数据库实例。 本示例RDS数据库引擎：MySQL 本示例RDS MySQL数据库版本：5.7。 已创建CDM迁移集群。创建CDM集群的操作可以参考创建CDM集群。 如
ut测试。建立测试数据库的过程被称为装载数据，装载测试是为测试DBMS装载数据的能力。装载测试是第一项测试，测试装载数据的时间，这项操作非常耗时。Power 测试是在数据装载测试完成后，数据库处于初始状态，未进行其它任何操作，特别是缓冲区还没有被测试数据库的数据，被称为raw查询。Power测试要求22
db_comment 数据库描述。 property_name 数据库属性名。 property_value 数据库属性值。 注意事项 DATABASE与SCHEMA两者没有区别，可替换使用，建议使用DATABASE。 “default”为内置数据库，不能创建名为“default”的数据库。 示例
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。
原生数据类型 DLI支持原生数据类型，请参见表1。 表1 原生数据类型 数据类型 描述 存储空间 范围 OBS表支持情况 DLI表支持情况 INT 有符号整数 4字节 -2147483648～2147483647 是 是 STRING 字符串 - - 是 是 FLOAT 单精度浮点型
在DLI使用Delta提交Spark Jar作业 1. 添加如下依赖 <dependency> <groupId>io.delta</groupId> <artifactId>delta-core_2.12</artifactId> <version>2.3
业计算资源不足，则会减少低优先级作业的计算资源 通用队列上运行的Spark作业的优先级默认为3。 调整作业优先级需要停止作业后编辑，并重新提交运行才能生效。 Spark作业操作步骤 在“Spark参数”中配置如下参数，其中x为优先级取值。 spark.dli.job.priority=x
永洪BI对接准备工作 操作场景 永洪BI与DLI对接之前的准备工作。 操作步骤 （可选）在公有云管理控制台上方的“服务列表”中选择“大数据”中的“数据湖探索”，单击右上角的“常用链接”下载DLI JDBC驱动（例如：dli-jdbc-1.1.0-jar-with-dependencies-jdk1
数据权限管理 数据权限列表 创建角色 删除角色 绑定角色 解绑角色 显示角色 分配权限 回收权限 显示已授权限 显示所有角色和用户的绑定关系 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
选择报告风格 选择“清爽绿主题”为例，在界面左侧下拉选择添加已创建的数据集，选择其中的一个表（例如table_child）作为数据源，会在下方的“数据”栏显示出该表的元数据（包括字段和字段类型），请参见图3。 图3 选择表数据源 在制作报告界面，制表组件主要包括图表、表、交叉表、列表过滤
作业优先级的调整需要停止作业进行编辑，并提交运行才能生效。 对于Flink作业，请参考开启Flink作业动态扩缩容设置flink.dli.job.scale.enable=true开启动态扩缩容功能，再设置作业优先级。 调整作业优先级需要停止作业后编辑，并重新提交运行才能生效。 设置Flink
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，动态的调整当前作业所用的计算资源，提升资源利用率。
JDBC用于连接DLI服务，您可以在Maven获取JDBC安装包，或在DLI管理控制台下载JDBC驱动文件。 本文介绍通过JDBC连接DLI并提交SQL作业。 获取服务端连接地址 连接DLI服务的地址格式为：jdbc:dli://<endPoint>/<projectId>。因此您需
AL类型等。 STRUCT数据类型不支持double，boolean数据类型。 ARRAY示例 创建表“array_test”，将“id”参数定义为“ARRAY<INT>”数据类型，“name”参数定义为“STRING”数据类型。建表成功后插入测试数据到“array_test”中。操作如下：
为什么Spark jar 作业 一直处于“提交中”？ Spark jar 作业 一直处于“提交中”可能是队列剩余的CU量不足导致作业无法提交。 查看队列的的剩余步骤如下： 查看队列CU使用量。 点击“云监控服务 > 云服务监控 > 数据探索湖 > 队列监控 > 队列CU使用量” 。
特定类型的数据，使得数据可以被有效地查询和分析。数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。 · 元数据：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。
queueName=XXXX # 提交作业使用的access key。 spark.dli.user.access.key=XXXX # 提交作业使用的secret key。 spark.dli.user.secret.key=XXXX # 提交作业使用的projectId。 spark
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
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