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行作业。 准备容器环境。 请参考安装容器引擎文档中的“安装容器引擎”章节。 使用root用户登录1容器镜像环境，执行以下命令获取DLI的基础镜像。 本示例使用Spark基础镜像为例，使用docker pull方式下载基础镜像到1中的容器镜像环境。 docker pull 基础镜像下载地址
Java开发环境配置 操作场景 在安装和使用Java SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Java SDK要求使用JDK1.8或更高版本。考虑到后续版本的兼容性，推荐使用1.8版本。 在Java运行环境配置好的情况下，打开windows的命令行，执行命令Java -version，可以检查版本信息。
Python开发环境配置 操作场景 在安装和使用Python SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。
添加Python包后，找不到指定的Python环境 添加Python3包后，找不到指定的Python环境。 可以通过在conf文件中，设置spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=python3，指定计算集群环境为Python3环境。 目前，新建集群环境均已默认为Python3环境。
Java SDK环境配置 Java开发环境配置 SDK的获取与安装 初始化DLI客户端 父主题： Java SDK
Python SDK环境配置 操作场景 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual
导入Maven依赖，适用于使用Maven管理的Java项目。具体操作请参考方法一：通过Maven安装DLI SDK依赖。 在集成开发环境中导入JAR文件，适用于使用Eclipse作为集成开发环境的项目。具体操作请参考方法二：通过在Eclipse中导入JAR文件安装SDK。 获取DLI SDK 在“DLI
装包。 “dli-sdk-python-x.x.x.zip”压缩包，解压后目录结构如下： 表1 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
何在Python环境获取并使用SDK。 使用须知 要使用DLI Python SDK访问指定服务的 API ，您需要确认已在DLI管理控制台开通当前服务并完成服务授权。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++
ak：账号 Access Key sk：账号 Secret Access Key 认证用的ak和sk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。 本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环
ak：账号 Access Key sk：账号 Secret Access Key 认证用的ak和sk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。 本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环
及其以上版本。关于Java开发环境的配置请参考Java SDK环境配置。 关于Java SDK的获取与安装请参考SDK的获取与安装。 使用SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Toke
Tool），是一款开源的数据建模和转换工具，运行在Python环境上。DBT连接DLI，用来定义和执行SQL转换，支持从数据集成、转换到分析的整个数据生命周期管理，适用于大规模数据分析项目和复杂的数据分析场景。 本节操作介绍DBT连接DLI的操作步骤。 操作前准备 环境要求 确保您的系统环境满足以下要求。 操作系统：Windows
DLI SDK功能矩阵 SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用DLI SDK提供的接口函数进行二次开发。 Java、Python SDK功能矩阵请参见表1 表1 SDK功能矩阵 语言 功能 内容 Java OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java
CLUSTER BY 功能描述 按字段实现表的分桶及桶内排序。 语法格式 1 2 SELECT attr_expr_list FROM table_reference CLUSTER BY col_name [,col_name ,...]; 关键字 CLUSTER BY：
建议使用临时AK/SK，获取方式可参见统一身份认证服务_获取临时AK/SK。 认证用的ak和sk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。 表1 DLI获取访问凭据相关开发指南 类型 操作指导 说明 Flink作业场景 Flink Opensource
详细安装操作指导请参考安装SuperSet 以Docker安装Superset为例： 安装Docker： 确保当前主机系统上安装了Docker。 拉取Superset Docker镜像： docker pull apache/superset 启动Superset容器： docker run -p 8088:8088
队列相关 前提条件 已参考Java 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。 创建队列 DLI提供创建队列的接口，您可以使用该接口创建队列。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 private static
15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 private static void runBatchJob(Cluster cluster) throws DLIException { SparkJobInfo jobInfo = new SparkJobInfo();
SQL作业的操作步骤。 开发流程 图1 在DataArts Studio开发DLI SQL作业的流程图 环境准备：准备执行作业所需的DLI资源和DataArts Studio资源。请参考环境准备。 创建数据库和表：提交SQL脚本创建数据库和表。请参考步骤1：创建数据库和表。 导入业务数据
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