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资产识别与管理 DLI 可以通过标签实现资源的标识与管理。 使用场景 通常您的业务系统可能使用了华为云的多种云服务，您可以为这些云服务下不同的资源实例分别设置标签，各服务的计费详单会体现这些资源实例设置的标签。如果您的业务系统是由多个不同的应用构成，为同一种应用拥有的资源实例设置
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
input 地理函数的基准坐标系标准为全球通用的GPS坐标系标准WGS84，GPS坐标不能直接在百度地图（BD09标准）或者google地图（GCJ02标准）上使用，会有偏移现象，为了在不同地理坐标系之间切换，DLI提供了坐标系转换的一系列函数，并且还提供地理距离与米之间的转换函数。详见表4。
Studio。 操作步骤 从Python官网下载并安装Python版本。 根据Python官方指导安装Python版本。 检验是否配置成功，运行cmd ，输入 python。运行结果，请参见图1，显示版本信息，则说明安装和配置成功。 图1 检验配置是否成功 python安装应用包时出现错误类似错误“error:
Studio。 安装Python依赖库 DLI Python SDK依赖第三方库包括：urllib3 1.15以上版本，six 1.10以上版本，certifi，python-dateutil。 操作步骤 从Python官网下载并安装Python版本。 根据Python官方指导安装Python版本。
资源相关 前提条件 已参考Python 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。 上传资源包 您可以使用DLI提供的接口上传资源包，示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 1 2 3 4
Python SDK Python SDK概述 Python SDK环境配置 队列相关 资源相关 SQL作业相关 Spark作业相关
具体操作请参考初始化DLI客户端 Python SDK列表 表1 Python SDK列表 类型 说明 队列相关 介绍查询所有队列的Python SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询制定资源包、删除资源包的Python SDK使用说明。 SQL作业相关
API接口返回的中文字符为乱码，如何解决？ 当API接口返回的中文字符出现乱码时，通常是因为字符编码格式不匹配。 DLI接口返回的结果编码格式为“UTF-8”，在调用接口获取返回结果时需要对返回的信息编码转换为“UTF-8”。 例如，参考如下实现对返回的response.cont
通过以下方式可获取AK/SK，项目ID及对应的region信息。 登录管理控制台。 鼠标指向界面右上角的登录用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在左侧导航栏中选择“访问密钥”，单击“新增访问密钥”。根据提示输入对应信息，单击“确定”。 在弹出的提示页面单击“立即下载”。下载成功后，打开凭证文件，获取AK/SK信息。
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 SDK安装脚本。 安装DLI Python SDK 下载并解压SDK安装包。 将"dli-sdk-python-<version>
return print(table) 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 创建OBS表 DLI提供创建OBS表的接口。您可以使用该接口创建数据存储在OBS的表。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple
input 地理函数的基准坐标系标准为全球通用的GPS坐标系标准WGS84，GPS坐标不能直接在百度地图（BD09标准）或者google地图（GCJ02标准）上使用，会有偏移现象，为了在不同地理坐标系之间切换，DLI提供了坐标系转换的一系列函数，并且还提供地理距离与米之间的转换函数。详见表4。
模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple
Spark作业相关 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 提交批处理作业 DLI提供执行批处理作业的接口。您可以使用该接口执行批处理作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
队列相关 约束限制 当前使用SDK创建的作业不支持在default队列上运行。 查询所有队列 DLI提供查询队列列表接口，您可以使用该接口并选择相应的队列来执行作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 def list_all_queues(dli_client):
置导入数据的类型，例如将data_type设置为csv。csv数据的具体格式通可过options参数设置，例如：csv的分隔符，转义符等。 当OBS桶目录下有文件夹和文件同名时，加载数据会优先指向该路径下的文件而非文件夹。建议创建OBS对象时，在同一级中不要出现同名的文件和文件夹。
return 含表的数据库不能直接删除，请先删除数据库的表再删除数据库。 数据库删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 查询所有数据库 DLI提供查询数据库列表接口。您可以使用该接口查询当前已创建的数据库列表。示例代码如下：
原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析
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