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REFRESH TABLE刷新表元数据 功能描述 Spark为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。当更新了Parquet表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据作业执行报错，报错信息参考如下： DLI.0002: FileNotFoundException:
1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource
jar httpcore-nio-4.4.4.jar - Flink 1.7.2 依赖包 Flink 1.7.2作业程序开发的样例代码可以参考DLI样例代码中的“luxor-demo\dli-flink-demo”。 表6 Flink 1.7.2 依赖包 依赖包名称 bcpkix-jdk15on-1
调用说明 数据湖探索提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见构造请求。 DLI API中除特殊说明外，通常为同步操作，即响应消息中的“is_success”为请求是否执行成功。 若AP
产品优势 纯SQL操作 DLI提供标准SQL接口，用户仅需使用SQL便可实现海量数据查询分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载，存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 企业级多租户 支持计算
DLI Flink作业提交运行后（已选择保存作业日志到OBS桶），提交运行失败的情形（例如：jar包冲突），有时日志不会写到OBS桶中 DLI Flink作业提交或运行失败时，对应生成的作业日志保存方式，包含以下三种情况： 提交失败，只会在submit-client下生成提交日志。
1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource
Python SDK概述 操作场景 DLI SDK让您无需关心请求细节即可快速使用数据湖探索服务。本节操作介绍如何在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。
数据保护技术 数据存储安全 为了确保您的个人敏感数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，DLI对用户数据的存储和传输进行加密保护，以防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 数据销毁机制 用户删除DLI队列后，存储在集群上的用户个人敏感数据会随之删除。
Java SDK概述 操作场景 DLI Java SDK 让您无需关心请求细节即可快速使用数据湖探索服务。本节操作介绍如何获取并使用Java SDK 。 使用须知 要使用DLI Java SDK 访问指定服务的 API ，您需要确认已在DLI控制台开通当前服务并完成服务授权。 Java
约束与限制 弹性资源池约束限制 更多弹性资源池约束限制请参考弹性资源池使用约束限制。 表1 弹性资源池约束限制 限制项 说明 资源规格 当前弹性资源池最大的计算资源 32000CUs。 弹性资源池中可创建队列的最小CU： 通用队列：4CUs SQL队列：Spark SQL队列：8CUs；HetuEngine
1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource
1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource
Flink作业样例 提供Flink作业程序开发的样例指导。 使用Flink Jar写入数据到OBS 提供Flink如果将数据处理后写入到OBS的样例代码。 Flink作业相关API 提供Flink相关API的使用说明。
创建增强型跨源连接 操作场景 使用DLI访问其他数据源的数据前，首先要通过建立增强型跨源连接打通DLI和数据源之间的网络，DLI才能够访问、导入、查询、分析其他数据源的数据。 例如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和对应数据源VPC之间的网络，才能实现数据互通。
Spark SQL常用配置项说明 本章节为您介绍DLI 批作业SQL语法的常用配置项。 表1 常用配置项 名称 默认值 描述 spark.sql.files.maxRecordsPerFile 0 要写入单个文件的最大记录数。如果该值为零或为负，则没有限制。 spark.sql.shuffle
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：
数据湖探索简介 什么是数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、HetuEngine生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。
Hbase源表 功能描述 创建source流从HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析
Hbase维表 功能描述 创建Hbase维表用于与输入流连接生成宽表。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。
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