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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。
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。
Flink作业输出流写入数据到OBS，通过该OBS文件路径创建的DLI表查询无数据 问题现象 使用Flink作业输出流写入数据到了OBS中，通过该OBS文件路径创建的DLI表进行数据查询时，无法查询到数据。 例如，使用如下Flink结果表将数据写入到OBS的“obs://obs-sink/car_infos”路径下。
MySQL CDC源表 功能描述 MySQL的CDC源表，即MySQL的流式源表，会先读取数据库的历史全量数据，并平滑切换到Binlog读取上，保证数据的完整读取。 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.7或8.0.x。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨
创建并使用跨源链接 场景描述 本章节指导用户通过API创建增强型跨源连接。 约束限制 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 创建增强型跨源连接之前需要获取需要建立连接的服务对应VPC的ID和其所在子网的网络ID。获取VPC的ID接口，具体请参考《虚拟私有云
Hbase结果表 功能描述 DLI将作业的输出数据输出到HBase中。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，毫秒级得到响应，
管理SQL作业 在SQL作业列表页面查看作业的基本信息 DLI SQL作业管理页面显示所有SQL作业，作业数量较多时，系统分页显示，可根据需要跳转至指定页面。您可以查看任何状态下的作业。作业列表默认按创建时间降序排列。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 队列 作业所属队列的名称。
状态码 状态码如表1所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP的新版本协议。
Hbase HBase连接器支持读取和写入HBase集群。本文档介绍如何使用HBase连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行，可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。如果没
Hudi源表 功能描述 Flink SQL读取Hudi表数据。 更多具体使用可参考开源社区文档：Hudi。 注意事项 建议Hudi作为Source表时设置限流 Hudi表作为Source表时，为防止数据上限超过流量峰值导致作业出现异常，建议设置限流（read.rate.limit），限流上限应该为业务上线压测的峰值。
Doris结果表 功能描述 Flink SQL作业写Doris结果表。 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Doris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。
典型场景示例：创建弹性资源池并运行作业 本章节主要介绍从创建弹性资源池、创建增强型跨源、添加队列到弹性资源池并运行作业的一个完整流程，帮助您更好、更方便的使用弹性资源池。 图1 创建弹性资源池运行作业流程图 表1 创建新队列时绑定弹性资源池流程说明 阶段 说明 参考文档 步骤一：创建弹性资源池
配置多版本过期数据回收站 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后，过期的备份数据后续在执行insert overwrite或者truncate语句时会被系统直接清理。OBS并行文件系统可以通过配置回收站加速删除操作过期的备份数据。通过在表属性添加配置“dli.multi.version
如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 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Py
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持
程序包管理概述 在执行DLI作业前需要将UDF Jar包或Jar作业程序包上传到云平台进行统一的管理和维护。 有以下两种方式管理程序包： （推荐使用）上传至OBS管理程序包：提前将对应的jar包上传至OBS桶中，在作业配置时选择对应的OBS路径。 （DLI程序包功能即将停用）上传
userDefined结果表 功能描述 您可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入到指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类： 自定义sink类需要继承Flink开源类：RichSinkFunction，并指定数据类型为：Tuple2<Boolean
Spark Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 操作场景 DLI将Spark Jar作业并的输出数据写入到OBS时，需要配置AKSK访问OBS，为了确保AKSK数据安全，您可以通过数据加密服务（Data Encryption Workshop，DEW）、云凭据管理服务（Cloud
Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在通用队列的差异对比 DLI整理了Spark2.4.x与Spark3.3.x版本在通用队列的差异，便于您了解Spark版本升级后通用队列上运行的作业在适配新版本引擎时的影响。 log4j依赖从1.x版本修改为2.x版本 说明： log4j依赖从1
从Kafka读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为对汽车驾驶的实时数据信息进行分析，将满足特定条件的数据结果进行汇总。汽车驾驶的实时数据信息为数据源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到DWS中。 例如，输入如下样例数据：
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