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avro的形式写入作为sink的topic中 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->
avro的形式写入作为sink的topic中 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->
创建DLI表的语法请参考创建DLI表，创建OBS表的语法请参考创建OBS表。 如果是通过API接口调用提交该作业请参考以下操作说明： 调用创建批处理作业接口，参考以下请求参数说明。 详细的API参数说明请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 将请求参数中的“catalog_name”参数设置为“dli”。
度或冷归档等场景。 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE SINK STREAM stream_id (attr_name
度或冷归档等场景。 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE SINK STREAM stream_id (attr_name
例的网络已经联通。 图15 测试结果 如果测试结果不可达，需要修改实例所在VPC的安全组规则，放开9092、3306端口对DLI队列的限制，DLI队列网段信息可以在队列的详情页中获取。 图16 安全组规则 步骤5：创建并提交Flink作业 单击DLI控制台左侧“作业管理”，选择“Flink作业”。单击“创建作业”。
使用ogg-json读取kafka中的ogg记录，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
跨源分析场景中，需要在connector中设置账号、密码等属性。但是账号密码等信息属于高度敏感数据，需要做加密处理，以保障用户的数据隐私安全。 数据加密服务（Data Encryption Workshop，DEW）安全、可靠、简单易用隐私数据加解密方案。 本例介绍在DEW创建通用凭证的操作步骤。了解更多请参考创建通用凭据。
完整样例代码参考 认证用的access.key和secret.key硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 package com.huawei.dli.demo; import org.apache.spark
或处理时间（流处理）上。 HOP(time_attr, interval, interval) 定义一个跳跃的时间窗口（在 Table API 中称为滑动窗口）。滑动窗口有一个固定的持续时间（ 第二个 interval 参数 ）以及一个滑动的间隔（第一个 interval 参数
或处理时间（流处理）上。 HOP(time_attr, interval, interval) 定义一个跳跃的时间窗口（在 Table API 中称为滑动窗口）。滑动窗口有一个固定的持续时间（ 第二个 interval 参数 ）以及一个滑动的间隔（第一个 interval 参数
); 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
avro的形式写入作为sink的topic中。 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
Spark作业相关 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 提交批处理作业 DLI提供执行批处理作业的接口。您可以使用该接口执行批处理作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
步骤2：分析数据。使用DLI对待分析的数据进行查询。 具体样例数据及详细SQL语句可以通过数据包进行下载。 数据说明 为保护用户的隐私和数据安全，所有数据均已进行了采样和脱敏。 用户数据 表1 用户数据 字段名称 字段类型 字段说明 取值范围 user_id int 用户ID 脱敏
使用canal-json读取kafka中的canal记录，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
表相关 创建DLI表 DLI提供创建DLI表的接口。您可以使用该接口创建数据存储在DLI内部的表。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 新建作业模板 DLI提供新建Flink作业模板的接口。您可以使用该接口新建一个Flink作业模板。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 public static void createFlinkJ
名为“default”的数据库。 删除数据库 DLI提供删除数据库的接口。您可以使用该接口删除数据库。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 //调用Database对象的deleteDatabase接口删除数据库, //其中Database对象通过调用对象DLIClie
表相关 创建DLI表 DLI提供创建DLI表的接口。您可以使用该接口创建数据存储在DLI内部的表。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 def create_dli_tbl(dli_client
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