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构造请求 本章节介绍REST API请求的组成，并以调用IAM服务的获取用户Token来说明如何调用API，该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987
在DLI使用Hudi提交Flink SQL作业 本节操作介绍在DLI使用Hudi提交Flink SQL作业的操作步骤。 具体语法说明请参考Flink OpenSource SQL1.15语法概览。 进入DLI控制台，随后单击左侧菜单的“作业管理 > Flink作业”，进入Flink作业的界面。
使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 概述 本节操作介绍使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka的操作方法。 如需使用Flink OpenSource SQL连接开启SASL_SSL认证的Kafka，请参考Flink SQL语法参考-Kafka源表。
下载并安装JDBC驱动包 操作场景 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>/<p
Flink 1.15版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.15版本所做的变更说明。 更多Flink 1.15版本说明请参考Release Notes - Flink Jar 1.15、Flink OpenSource SQL1
YongHong BI是一款企业级数据分析工具。支持数据可视化、报表制作、数据分析和决策支持的功能，帮助企业洞察业务数据，提升决策效率。 本节操作介绍YongHong BI连接DLI的操作步骤。 操作前准备 环境要求： 已安装YongHong BI。 DLI的JDBC驱动： 单击dli-jdbc-x
Spark 2.4.5版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 2.4.5版本所做的变更说明。 更多Spark 2.4.5版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 2.4.5版本发布时间 版本名称 发布时间
融合处理分析服务，当前，Flink计算引擎推荐版本：Flink 1.15，Spark计算引擎推荐版本： Spark 3.3.1。 本节操作介绍如何升级作业的引擎版本。 SQL作业： SQL作业不支持配置引擎版本，需要您重新新建队列执行SQL作业，新创建的队列会默认使用新版本的Spark引擎。
怎样获取DLI作业样例（Demo） 为了方便用户更好地使用DLI，DLI服务提供了供作业开发的Demo样例，您可以通过DLI样例代码获取。 该样例代码的目录内容介绍如下： dli-flink-demo：开发Flink作业时的样例代码参考。例如，样例代码实现读取Kafka源表数据写入到HDFS、DWS、Hive等结果表中的功能。
SDK列表 表1 Java SDK列表 类型 说明 OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java SDK使用说明。 队列相关 介绍创建队列、获取默认队列、查询所有队列、删除队列的Java SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询指定资源包、删除资源包的Java
队列相关 介绍查询所有队列的Python SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询制定资源包、删除资源包的Python SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关的Python SDK使用说明。 Spark作业相关 介绍提交Spar
还可以对接云上Mysql、GaussDB、MRS HBase、DMS、DWS、OBS等，开箱即用；在资源方面，产品可以自适应业务的流量，智能对资源进行弹性伸缩，保障业务稳定性，不需要人工进行额外调试。 DLI Flink与MRS Flink的功能对比如表1所示。 表1 DLI Flink与MRS
聚合通过排序后的范围数据为每行输入计算出聚合值。和 GROUP BY 聚合不同， OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行，它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT agg_func(agg_col) OVER
SDK获取与安装 Python SDK安装方式 本节操作介绍安装Python SDK的操作指导。 获取DLI SDK 在“DLI SDK DOWNLOAD”页面，单击选择所需的SDK链接，即可获取对应的SDK安装包。 “dli-sdk-python-x.x.x.zip”压缩包，解压后目录结构如下：
Spark 3.1.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.1.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.1.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.1.1版本发布时间 版本名称 发布时间
Spark 3.3.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.3.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.3.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.3.1版本发布时间 版本名称 发布时间
查看Flink作业详情 创建作业后，您可以在DLI管理控制台查看Flink作业的基本信息、作业详情、任务列表、执行计划等信息。 本节操作介绍怎样查看Flink作业相关信息。 表1 查看Flink作业相关信息 类型 说明 操作指导 Flink作业基本信息 包括Flink作业的ID、作业类型、作业执行状态等信息。
您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代码的编写与作业的开发，使用Notebook灵活的进行数据分析与探索，本节操作介绍使用Notebook作业提交DLI作业的操作步骤。 关于Jupyter Notebook的详细操作指导，请参见Jupyter Notebook使用文档。
典型场景示例：迁移Kafka数据至DLI 本文为您介绍如何通过CDM数据同步功能，迁移MRS Kafka数据至DLI。 前提条件 已创建DLI的SQL队列。创建DLI队列的操作可以参考创建DLI队列。 创建DLI队列时队列类型需要选择为“SQL队列”。 已创建包含Kafka组件的
rometheus监控来统一采集、存储和显示监控对象的数据，适用于时间序列数据库的收集和处理，尤其适用于监控Flink作业场景。 本节操作介绍配置DLI对接AOM Prometheus监控的操作步骤。 使用须知 仅Flink 1.15版本支持对接AOM Prometheus监控。
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