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DLI提供的增强型跨源连接功能，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。 图1 增强型跨源连接配置流程 配置DLI队列与公网网络连通 通过配置SNAT规则，添加到公网的路由信息，可以实现队列到和公网的网络打通。 图2 配置DLI队列访问公网流程 父主题： 增强型跨源连接类
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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>
adaptive.skewedPartitionMaxSplits表示倾斜拆分力度，可不加，默认为5，最大为10。 单击“执行”重新运行作业，查看优化效果。 父主题： SQL作业开发类
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
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
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
个统一的IPv6地址。 对于IPv4的支持，是通过将IPv4映射到IPv6的取值范围（RFC 4291#section-2.5.5.2）来实现的。当创建一个IPv4时，会被映射到IPv6。当格式化时，如果数据是IPv4又会被重新映射为IPv4。 其他的地址则会按照RFC 5952所定义的规范格式来进行格式化。
decode1(<expression>, <search>, <result>[, <search>, <result>]...[, <default>]) 参数的数据类型 实现if-then-else分支选择的功能。 javahash javahash(string a) STRING 返回hash值。 max_pt
string、true、false or null。 STRING 兼容impala的String，底层是varchar。 BINARY 兼容hive的Binary，底层实现为varbinary。 SQL表达式中，支持简单的字符表达式，也支持Unicode方式，一个Unicode字符串是以U&为固定前缀，以4位
拥有以下权限：勾选2中创建的权限策略。 或者勾选系统角色“DLI Service Administrator”（权限较大，拥有DLI所有权限）也可以实现Flink作业的查看。 父主题： Flink作业咨询类
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
子句必须包含 window_start 和 window_end 列，但 ROLLUP 子句中不能包含这两个字段。 例如：下面这个查询和上个例子中的效果是一样的。 SELECT window_start, window_end, supplier_id, SUM(price) as price
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