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分组设置和组名称根据情况选择设置，方便后续识别和管理程序包。 单击“确定”，完成创建程序包。 创建UDF函数。 登录DLI管理控制台，单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“spark”，选择已创建的SQL队列和数据库。 图11 选择队列和数据库 在SQL编辑区域输入下列命令创建UDF函数，单击“执行”提交创建。
将写好的java代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
将写好的python代码文件上传至DLI中。控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
单击“确定”，完成创建程序包。 创建UDAF函数。 登录登录DLI管理控制台，创建SQL队列和数据库。 登录DLI管理控制台，单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“spark”，选择已创建的SQL队列和数据库。 在SQL编辑区域输入下列命令创建UDAF函数，单击“执行”提交创建。 如
将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
partition(part1='v1', part2='v2') select * from ... 在“数据湖探索管理控制台>SQL编辑器”页面，单击编辑窗口右上角“设置”，可配置参数。 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI
将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
续识别和管理程序包。 单击“确定”，完成创建程序包。 图11 创建程序包 创建DLI的UDTF函数。 登录DLI管理控制台，单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“spark”，选择已创建的SQL队列和数据库。 图12 选择队列和数据库 在SQL编辑区域输入实际上传Jar包的路径创建UDTF函数，单击“执行”提交创建。
将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
conf和user.keytab文件添加到作业的依赖文件中，未开启Kerberos认证该步骤忽略。如图1所示： 图1 添加依赖文件 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
在DLI上进行消费明细分析。 将1下载的消费明细数据上传到已建好的OBS桶中。 在数据湖探索服务中创建表。 登录DLI控制台，左侧导航栏单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“spark”，选择执行的队列和数据库。本次演示队列和数据库选择“default”。 下载的文件中包含时间用量等，按表头意
DLI对接LakeFormation OBS 2.0支持 DLI SQL作业 DLI SQL作业，即DLI Spark SQL作业，通过在SQL编辑器使用SQL语句执行数据查询等操作。支持SQL2003，兼容SparkSQL，详细语法描述请参见《数据湖探索Spark SQL语法参考》。 发布区域：全部
、低质量SQL的主动防御，包括事前提示、拦截和事中熔断，并不强制改变用户的SQL提交方式、SQL语法，对业务零改动且易落地。 DLI支持可视化配置SQL防御策略，同时可支持防御规则的查询和修改。 每个SQL引擎在进行SQL业务响应、执行过程中，基于SQL防御策略进行主动防御行为。
1访问元数据，则必须新建队列。 不支持的场景： 在SQL作业中创建了数据库（database），编写程序代码指定在该数据库下创建表。 例如在DLI的SQL编辑器中的某SQL队列下，创建了数据库testdb。后续通过编写程序代码在testdb下创建表testTable，编译打包后提交的Spark Jar作业则会运行失败。
SQL作业创建指导可以参考https://support.huaweicloud.com/usermanual-dli/dli_01_0498.html。 语法格式 create table userDefinedSink ( attr_name attr_type (',' attr_name
上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。 功能介绍 DLI用户可以通过可视化界面、Restful API、JDBC、Beeline等多种接入方式对云上CloudTable、RDS和DWS等异构数据源进行查询分析，数
将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。 API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
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