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配置Beeline通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Beeline是数据分析师和数据工程师的重要工具之一，适用于大规模数据处理的场景。Beeline提供了的SQL引擎，使得用户可以使用SQL的语言来执行数据查询、数据分析和管理任务。 Kyuubi是一个分布式 SQL
配置Fine BI通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Fine BI是一款智能可视化工具，专注于数据分析和可视化。它支持连接多种数据源，能够将复杂的数据转换为直观的图表和仪表板，快速获得数据洞察。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使
配置SuperSet通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Superset是一个开源的数据探索和可视化平台，支持对数据进行快速、直观的探索，同时支持创建丰富的数据可视化和交互式仪表板。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。
配置PowerBI通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Power BI提供了数据集成、数据仓库、报告和数据可视化等功能，能够将复杂的数据转换为易于理解和交互的可视化图表和仪表板，从而帮助企业做出基于数据的决策。 Kyuubi是一个分布式SQL查询引擎，它允许用户通过标准的SQL接口来访问和分析数据。
下载并安装JDBC驱动包 操作场景 JDBC用于连接DLI服务，您可以在Maven获取JDBC安装包，或在DLI管理控制台下载JDBC驱动文件。 本文介绍通过JDBC连接DLI并提交SQL作业。 获取服务端连接地址 连接DLI服务的地址格式为：jdbc:dli://<endPoi
DLI JDBC Driver支持的API列表 DLI JDBC Driver支持JDBC标准的众多API，也有部分API不支持用户调用，例如涉及事务调用的API“prepareCall”，调用这类API将抛出“SQLFeatureNotSupportedException”异常
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：
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON消息。 Flink
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到
Maxwell Format 功能描述 Maxwell是一个CDC（Changelog Data Capture）工具，可以将MySql中的更改实时流式写入到Kafka等流式connector。Maxwell为changelog提供了统一的格式，而且支持使用JSON对消息进行序列化。
Canal Format 功能描述 Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal
Canal Format 功能描述 Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或 protobuf序列化消息（Canal
初始化DLI客户端 使用DLI Python SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考：Python
DLI SDK简介 DLI SDK简介 数据湖探索服务软件开发工具包（DLI SDK，Data Lake Insight Software Development Kit）是对DLI服务提供的REST API进行的作业提交的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用DLI SDK提供的接口函数即可实现使用提交DLI
使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 概述 DLI提供了使用自定义Jar运行Flink作业并将数据写入到OBS的能力。本章节JAVA样例代码演示将kafka数据处理后写入到OBS，具体参数配置请根据实际环境修改。 环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。
初始化DLI客户端 使用DLI SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下： 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。
使用Spark作业访问sftp中的文件，作业运行失败，日志显示访问目录异常 Spark作业不支持访问sftp，建议将文件数据上传到OBS，再通过Spark作业进行读取和分析。 上传数据到OBS桶：通过OBS管理控制台或者使用命令行工具将存储在sftp中的文件数据上传到OBS桶中。
自定义函数 概述 DLI支持三种自定义函数： UDF：自定义函数，支持一个或多个输入参数，返回一个结果值。 UDTF：自定义表值函数，支持一个或多个输入参数，可返回多行多列。 UDAF：自定义聚合函数，将多条记录聚合成一个值。 POM依赖 <dependency>
迁移数据场景概述 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据可以在DLI集中分析和管理，您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI，再使用DLI提交作业分析数据。 CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源，通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置，提高数据迁移和集成的效率。
使用CDM迁移数据至DLI CDM提供了可视化的迁移任务配置页面，支持多种数据源到数据湖的迁移能力。 本节操作介绍使用CDM迁移工具将数据从数据源迁移至DLI的操作步骤。 图1 使用CDM迁移数据至DLI操作流程 步骤1：创建CDM集群 CDM集群用于执行数据迁移作业，将数据从数据源迁移至DLI。
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