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分别上传Jar包到OBS和DLI下。 登录OBS控制台，将生成的Jar包文件上传到OBS路径下。 将Jar包文件上传到DLI的程序包管理中，方便后续统一管理。 登录DLI管理控制台，单击“数据管理 > 程序包管理”。 在“程序包管理”页面，单击右上角的“创建程序包”。 在“创建程序包”对话框，配置以下参数。
HetuEngine是华为推出的高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎，能够与大数据生态无缝融合，实现海量数据的秒级交互式查询。 DLI+HetuEngine能够快速处理大规模数据集的查询请求，迅速和高效从大数据中提取信息，极大地简化了数据的管理和分析流程，提升大数据环境下的索引和查询性能。 TB级数据秒级响应：
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书
条件： 在DLI管理控制台“全局配置 > 工程配置”中完成作业桶的配置。 2024年5月起，新用户可以直接使用DLI服务的“查询结果写入桶”功能，无需开通白名单。 对于2024年5月之前开通并使用DLI服务的用户，如需使用“查询结果写入桶”功能，必须提交工单申请加入白名单。 方式
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 SQL和DLI Spark作业。 DLI支持的SDK分为SDK V3和DLI服务自行开发的SDK。 （推荐）DLI SDK
赋权：当前用户可将跨源认证的权限赋予其他用户。 回收：当前用户可回收其他用户具备的该跨源认证的权限，但不能回收该跨源认证所有者的权限。 查看其他用户具备的权限：当前用户可查看其他用户具备的该跨源认证的权限。 修改当前用户的权限 登录DLI管理控制台。 单击“跨源管理 > 跨源认证”。
是在作业编辑页面配置的作业占用资源总CU数，需配置与实际占用资源一致，作业实际占用资源根据算子并行数按需申请。 cu_number = 管理单元 + (算子总并行数 / 单TM Slot数) * 单TM所占CU数 manager_cu_number 否 Integer 管理单元CU数。 parallel_number
为什么Spark3.x的作业日志中打印找不到global_temp数据库 问题描述 Spark3.x的作业日志中提示找不到global_temp数据库。 根因分析 global_temp数据库是Spark3.x默认内置的数据库，是Spark的全局临时视图。 通常在Spark作业执
disable 否 禁止表或指定分区的生命周期功能。 禁止表本身及其所有分区被生命周期回收，优先级高于恢复表分区生命周期。即当使用禁止表或指定分区的生命周期功能时，设置待禁止或恢复生命周期的表的分区信息是无效的。 禁止表的生命周期功能后，表的生命周期配置及其分区的enable和disable标记会被保留。
示例价格仅供参考，实际计算请以DLI产品价格详情中的信息为准。 更多示例参考DLI产品价格详情。 计费构成分析 基于此案例，可详细计算出按需计费和包年/包月两种不同的计费模式的消费情况。 此案例中的单价仅为示例，且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 计费模式
登录DLI管理控制台。 选择“作业管理 > Spark作业”，在作业列表中选择待操作的Spark Jar作业。 单击操作列的“编辑”，进入作业编辑页面。 在参数配置区域，选择新的Spark版本。 使用Spark3.3以上版本的引擎执行作业时，需要Spark参数中配置自定义的委托名称
certificate 否 无 String Elasticsearch集群的证书在OBS中的位置。 仅在开启安全模式，且开启https下需要配置该参数。 请先在CSS管理控制台下载证书后将证书上传至OBS，该参数配置的是OBS地址。 例如：obs://bucket/path/CloudSearchService
创建表时指定表的生命周期 功能描述 DLI提供了表生命周期管理功能，在创建表时指定表的生命周期。DLI会根据每张表的最后修改时间和表的生命周期来判断是否要回收此表。通过设置表的生命周期，可以帮助您更好的管理数目众多的表，自动清理长期不再使用的数据表，简化数据表的回收流程。同时支持数据恢复设置，避免因误操作丢失数据。
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，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。 前提条件 Kafka是线下集
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，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。 前提条件
项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 database_name 是 String 被查询的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 被查询的表名称。 user_name 是 String 被查询的用户名称。 请求消息 无请求参数。 响应消息 表2 响应参数 参数名称 是否必选
Flink Jar作业上传配置文件操作流程 自定义(JAR)作业支持上传配置文件。 将配置文件通过程序包管理上传到DLI； 在Flink jar作业的其他依赖文件参数中，选择创建的DLI程序包； 在代码中通过ClassName.class.getClassLoader().getR
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
ClickHouseBalancer实例的IP地址： 登录MRS管理控制台，选择“集群名称 > 组件管理 > ClickHouse > 实例”，获取ClickHouseBalancer实例的业务IP。 ClickHouseBalancer端口： 登录MRS管理控制台，选择“集群名称 > 组件管理 > ClickHouse
X版本时，该参数只需要填写index即可。 pushdown CSS的下压功能是否开启，默认为“true”。包含大量IO传输的表在有where过滤条件的情况下能够开启pushdown降低IO。 strict CSS的下压是否是严格的，默认为“false”。精确匹配的场景下比pushdown降低更多IO。 batch
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