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DLI常用跨源分析开发方式 跨源分析 当DLI有访问外部数据源的业务需求时，首先需要通过建立增强型跨源连接，打通DLI与数据源之间的网络，再开发不同的作业访问数据源以实现DLI跨源分析。 本节操作介绍DLI支持的数据源对应的开发方式。 使用须知 Flink作业访问DIS，OBS和
ResponseStatus: Forbidden 解决方案 Spark程序访问OBS数据时，需要通过配置AK、SK的访问进行访问。 具体访问方式可以参考：通用队列操作OBS表如何设置AK/SK。 父主题： Spark作业运维类
查询作业结果-方式一（废弃） 功能介绍 该API用于在执行SQL查询语句的作业完成后，查看该作业执行的结果。目前仅支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。 当前接口已废弃，不推荐使用。 该API只能查看前1000条的结果记录，若要查看全部的结果记录，需要先导出查询结果再进行查看，详细请参见导出查询结果。
数据迁移与传输方式概述 导入数据至OBS DLI支持在不迁移数据的情况下，直接访问OBS中存储的数据进行查询分析。 您只需将本地数据导入OBS即可开始使用DLI进行数据分析。 导入数据的具体操作请参考上传对象。 迁移数据至DLI 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据
SDK的获取与安装 Java SDK安装方式 您可以通过以下两种方式安装Java SDK。 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
查询作业结果-方式二（废弃） 功能介绍 该API用于在执行SQL查询语句的作业完成后，查看该作业执行的结果。目前仅支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。 该API只能查看前1000条的结果记录，若要查看全部的结果记录，需要先导出查询结果再进行查看，详细请参见导出查询结果。 当前接口已废弃，不推荐使用。
请您根据业务场景提前做好资源规划，如资源消耗较大，建议您选择包年/包月或购买套餐包的形式更加优惠。 自建队列购买方式如下： 购买队列请参考创建队列。 弹性资源池购买方式如下： 具体弹性资源池的购买和添加队列操作可以参考《数据湖探索用户指南》中的“创建弹性资源池”和“弹性资源池添加队列”相关章节。
使用DLI分析电商实时业务数据 应用场景 当前线上购物无疑是最火热的购物方式，而电商平台则又可以以多种方式接入，例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等指标，从而能在显示大屏上
单击右上角的”创建作业”即可提交Spark jar的作业。 编写并打包Spark jar的程序包：（以Maven项目为例） 创建或使用现有的maven java项目，在 pom.xml 中引入scala 2.12，spark 3.3.1 和hudi 0.11.0 版本的依赖。由于DLI
提交SQL作业（推荐） 功能介绍 该API用于通过执行SQL语句的方式向队列提交作业。 作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT与导入数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有：
该API用于通过执行SQL语句的方式向队列提交作业。 当前接口已废弃，不推荐使用。 作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT和EXPORT分别与导入数据（废弃）和与导出数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户
interface）管理方式来访问DLI，又可以通过JDBC客户端连接DLI服务端。 管理控制台方式 提交SQL作业、Spark作业或Flink作业，均可以使用管理控制台方式访问DLI服务。 登录管理控制台，从主页选择“EI企业智能”>“EI大数据”>“数据湖探索”。 API方式 如果用户需
生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1.10 重载 getResultType 声明返回字段类型的方式将不再可用。继续使用会抛出如下异常：
生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1.10 重载 getResultType 声明返回字段类型的方式将不再可用。继续使用会抛出如下异常：
的MySQL集群和PostGre集群。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件 创建DLI表关联RDS之前需要创建跨源连接。管理控制台操作请参考增强型跨源连接。
insert作为Insert语句的写入方式。 hoodie.sql.bulk.insert.enable = true hoodie.sql.insert.mode = non-strict 也可以设置hoodie.datasource.write.operation的来控制insert语句的写入方式，可选包
消息处理场景中使用。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka topic。 upsert-kafka连接器作为 sink，可以消费changelog
、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。 DLI提供的增强型跨源连接功能，底层采用对等连接的方式打通与目的数据源的vpc网络，通过点对点的方式实现数据互通。 图1 增强型跨源连接配置流程 配置DLI队列与公网网络连通 通过配置SNAT规则，添加到公网的路由信息，可以实现队列到和公网的网络打通。
阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka topic。表类型支持源表和结果表。 作为source，upsert-kafka
兼容hive的Binary，底层实现为varbinary。 SQL表达式中，支持简单的字符表达式，也支持Unicode方式，一个Unicode字符串是以U&为固定前缀，以4位数值表示的Unicode前需要加转义符。 -- 字符表达式 select 'hello,winter!';
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