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{obs域名}/{jarPath}/{jarName}。 description：资源包描述信息。 查询所有资源包 DLI提供查询资源列表接口，您可以使用该接口并选择相应的资源来执行作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 private static
产品优势 纯SQL操作 DLI提供标准SQL接口，用户仅需使用SQL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
流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态： 云服务生态
”->”参数设置”中可以配置Hudi参数。 提交DLI Spark jar作业时，Hudi参数可以通过Spark datasource API的option来配置。 或者，在提交作业时配置到"Spark参数(--conf)" 中，注意，此处配置的参数，键需要添加前缀 ”spark
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。 图2 开启Checkpoint
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>
BI、SuperSet、Tableau和Beeline，它们可以通过Kyuubi建立与DLI的连接。Kyuubi是一个分布式SQL查询引擎，提供了标准的SQL接口，使得BI工具能够通过Kyuubi与DLI进行交互，执行数据查询和分析。 BI工具连接DLI的方案中使用了DLI SDK V2。 2024年5月起，新用户可以直接使用DLI
valuator实现UDAFEvaluator接口。 Evaluator需要实现UDAFEvaluator的init、iterate、terminatePartial、merge、terminate这几个函数。 init函数实现接口UDAFEvaluator的init函数。 it
程序包管理”页面，选择对应的UDF Jar包，单击“操作”列中的“权限管理”，进入权限管理页面，单击右上角“授权”，勾选对应权限。 自定义函数中引用static类或接口时，必须要加上“try catch”异常捕获，否则可能会造成包冲突，导致函数功能异常。 环境准备 在进行UDF开发前，请准备以下开发环境。
程序包管理”页面，选择对应的UDTF Jar包，单击“操作”列中的“权限管理”，进入权限管理页面，单击右上角“授权”，勾选对应权限。 自定义函数中引用static类或接口时，必须要加上“try catch”异常捕获，否则可能会造成包冲突，导致函数功能异常。 环境准备 在进行UDTF开发前，请准备以下开发环境。
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