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全局变量的使用中，一个子账号是否可以使用其他子账号创建的全局变量 全局变量可用于简化复杂参数。例如，可替换长难复杂变量，提升SQL语句可读性。 全局变量的使用具有以下约束限制： 存量敏感变量只有创建用户才能使用，其余普通全局变量同账号同项目下的用户共用。 如果同账号同项目下存在多
创建IAM用户并授权使用DLI 如果您需要对您所拥有的DLI资源进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），具体IAM使用场景可以参考权限管理概述。 如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的
使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 概述 本节操作介绍使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka的操作方法。 如需使用Flink OpenSource SQL连接开启SASL_SSL认证的Kafka，请参考Flink SQL语法参考-Kafka源表。
队列CPU使用率 展示用户队列的CPU使用率。 该指标仅适用于普通队列。 0~100 队列 5分钟 queue_disk_usage 队列磁盘使用率 展示用户队列的磁盘使用率。 该指标仅适用于普通队列。 0~100 队列 5分钟 queue_disk_used 队列磁盘使用率最大值
添加如下内容，并根据注释修改配置项。 #当前ECS的私有IP地址，也可以使用ifconfig命令查询。 livy.rsc.launcher.address = X.X.X.X #当前ECS服务器放通的端口号 livy.rsc.launcher.port.range = 30000~32767 编辑修改配置文件“
Write Amplification（写放大） 高 低（取决于compaction策略） Hudi表使用约束与限制 Hudi支持使用Spark SQL操作Hudi的DDL/DML的语法。但在使用DLI提供的元数据提交SparkSQL作业时，部分直接操作OBS路径的SQL语法暂不支持，详细说明请参考DLI
MySQL数据库的IP地址或域名。 - 端口 MySQL数据库的端口。 3306 数据库名称 MySQL数据库的名称。 sqoop 用户名 拥有MySQL数据库的读、写和删除权限的用户。 admin 密码 用户的密码。 - 使用本地API 使用数据库本地API加速（系统会尝试启用M
Spark作业使用咨询 DLI Spark作业是否支持定时周期任务作业 DLI Spark不支持作业调度，用户可以通过其他服务，例如数据湖管理治理中心DataArts Studio服务进行调度，或者通过API/SDK等方式对作业进行自定义调度 。 使用DataArts Studi
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月之前首次使用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。 DLI支持13种数据类型，每一种类型都可以映射成一种JDBC类型，在使用JDBC连接服务
示例说明：创建名为table2的DLI非分区表，您可以根据业务需求自定义列子段的原生数据类型： 与文字字符有关可以使用STRING、CHAR或者VARCHAR。 与时间有关的可以使用TIMESTAMP、DATE。 与整数有关的可以使用INT、SMALLINT/SHORT、BIGINT/LONG、TINYINT。
--queue <queue_name> word_count.py 请使用"./spark-submit"，不要使用"spark-submit"，后者可能会使用本地环境中已有的Spark环境，而不是DLI队列。 父主题： 使用客户端工具连接DLI
在DLI Console上执行UDTF相关操作时，需要使用自建的SQL队列。 不同的IAM用户使用UDTF时，除了创建UDTF函数的用户，其他用户如果需要使用时，需要先进行授权才可使用对应的UDTF函数。授权操作参考如下： 登录DLI管理控制台，选择“ 数据管理 > 程序包管理”页面，选择对应的UDTF
API使用前必读 概述 调用说明 终端节点 约束与限制 基本概念
groupby_expression… ] HAVING having_expression; 关键字 groupby_expression：可以是单字段，多字段，也可以是聚合函数，字符串函数等。 注意事项 所要分组的表必须是已经存在的表，否则会出错。 如果过滤条件受GROUP BY的查询结果影
处理。 用户可以通过dli.sql.job.timeout（单位是秒）参数配置超时时间。 DLI支撑本地测试Spark作业吗? DLI暂不支持本地测试Spark作业，您可以安装DLI Livy工具，通过Livy工具提供的交互式会话能力调测Spark作业。 推荐使用使用Livy提交Spark
使用HetuEngine on Hudi HetuEngine是高性能的交互式SQL分析及数据虚拟化引擎，它与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询，并支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine对Hudi仅支持select操
SHOW语法使用概要 SHOW语法主要用来查看数据库对象的相关信息，其中LIKE子句用来对数据库对象过滤，匹配规则如下，具体示例可参看SHOW TABLES： 规则1：_可以用来匹配单个任意字符。 规则2：%可以用来匹配0个或者任意个任意字符。 规则3：* 可以用来匹配0个或者任意个任意字符。
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 SQL使用DEW管理访问凭据 with参数中字段只能使用单引号，不能使用双引号。 若需要使用upsert模式，则必须在DWS结果表和该结果表连接的DWS表都定义主键。
码的编写与作业的开发，使用Notebook灵活的进行数据分析与探索，本节操作介绍使用Notebook作业提交DLI作业的操作步骤。 关于Jupyter Notebook的详细操作指导，请参见Jupyter Notebook使用文档。 使用Notebook实例提交DLI作业适用于在
使用前必读 使用须知 DLI HetuEngine功能为白名单功能，如需使用，请在管理控制台右上角，选择“工单 > 新建工单”，提交申请。 使用前您需要先创建一个HetuEngine类型的SQL队列，具体操作请参考创建弹性资源池并添加队列。 HetuEngine SQL需搭配la
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