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使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。
Flink Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 操作场景 DLI将Flink Jar作业的输出数据写入到OBS时，需要配置AKSK访问OBS，为了确保AKSK数据安全，您可以通过数据加密服务（Data Encryption Workshop，DEW）、云凭据管理服务（Cloud
Flink Jar作业开发基础样例 概述 用户可以基于Flink的API进行二次开发，构建自己的应用Jar包，提交到DLI队列运行，实现与MRS Kafka、HBase、Hive、HDFS，DWS，DCS等数据源的交互。 本章节以通过自定义作业与MRS进行交互为例进行说明。 更多样例代码请通过DLI样例代码获取。
权限管理 在华为云上购买DLI资源后，如果您需要给企业中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）进行精细的权限管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能
使用DLI提交Flink Jar作业 操作场景 Flink Jar作业适用于需要自定义流处理逻辑、复杂的状态管理或特定库集成的数据分析场景。需要用户自行编写并构建Jar作业程序包，在提交Flink Jar作业前，将Jar作业程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。
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
Hudi 结果表 功能描述 Flink SQL作业写Hudi表。 更多具体使用可参考开源社区文档：Hudi。 注意事项 推荐使用SparkSQL统一建表 表名必须满足Hive格式要求 表名必须以字母或下划线开头，不能以数字开头。 表名只能包含字母、数字、下划线。 表名长度不能超过128个字符。
DLI对接LakeFormation 操作场景 LakeFormation是企业级一站式湖仓构建服务，提供元数据统一管理能力，支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务，使客户便捷高效地构建数据湖和运营相关业务，加速释放业务数据价值。 在Spark作业和SQL作业场景，支持对接Lak
查询作业状态 功能介绍 该API用于在作业提交后查询作业状态。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_id}/jobs/{job_id}/status 参数说明 表1 URI 参数 参数名称 是否必选 参数类型
类型转换函数 语法格式 CAST(value AS type) 语法说明 类型强制转换。 注意事项 若输入为NULL，则返回NULL。 cast函数不支持将字符串转换为json对象类型。 示例一：将amount值转换成整型 将amount值转换成整型。 insert into temp
从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP
创建增强型跨源连接 功能介绍 该API用于创建与其他服务的增强型跨源连接。 如果需要了解Console界面的使用方法，可参考《数据湖探索用户指南》中的“增强型跨源连接”。 系统default队列不支持创建跨源连接。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式
使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据 操作场景 DLI可以查询存储在RDS数据库中的数据，本节操作介绍使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据的操作步骤。 本例创建RDS实例并新建数据库和表，创建DLI弹性资源池队列，通过增强型跨源连接打通DLI弹性资源池
使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 操作场景 在Linux或Windows环境下您可以使用JDBC应用程序连接DLI服务端提交作业。 使用JDBC连接DLI提交的作业运行在Spark引擎上。 JDBC版本2.X版本功能重构后，仅支持从DLI作业桶读取查询结果，如需使用该特性需具备以下条件：
使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 操作场景 DLI完全兼容开源的Apache Spark，支持用户开发应用程序代码来进行作业数据的导入、查询以及分析处理。本示例从编写Spark程序代码读取和查询OBS数据、编译打包到提交Spark Jar作业等完整的操作步骤说明来帮助您在DLI上进行作业开发。
从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP
创建Flink Jar作业 Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景，即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包，适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景，且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力。
新建Flink Jar作业 功能介绍 该API用于创建用户自定义的作业，目前支持jar格式，运行在独享队列中。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/flink-jobs 参数说明
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