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ClickHouse结果表 功能描述 DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中。ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。
Flink作业相关 前提条件 已参考Java 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，参考队列相关完成队列创建等操作。 新建SQL作业 DLI提供新建Flink SQL作业的接口。您可以使用该接口新建Flink SQL作业并提交到DLI，示例代码如下：
scala样例代码 操作场景 本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的scala样例代码。 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
费用账单 您可以在“费用中心 > 账单管理”查看DLI资源的费用账单，以了解该DLI资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费
管理DLI全局变量 什么是全局变量 DLI支持在管理控制台设置全局变量，将作业开发过程中频繁使用的变量设置为全局变量，可以避免在编辑作业过程中重复定义，减少开发与维护成本。通过使用全局变量可以替换长难复杂变量，简化复杂参数，提升SQL语句可读性。 本节操作为您介绍如何创建全局变量。
配置Flink作业权限 Flink作业权限操作场景 针对不同用户，可以通过权限设置分配不同的作业，不同用户之间的作业效率互不影响，保障作业性能。 管理员用户和作业的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其作业权限。 给新用户设置作业权限时，该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant
配置DLI 队列与公网网络联通 操作场景 本节操作为您提供DLI队列在公网访问场景下网络打通的方法。通过配置SNAT规则，添加到公网的路由信息，可以实现队列到和公网的网络打通。 操作流程 图1 配置DLI队列访问公网流程 步骤1：创建VPC 登录虚拟私有云控制台，创建虚拟私有云。创建的VPC供NAT访问公网使用。
弹性资源池权限管理 针对不同用户，管理员可以通过权限设置赋予各用户不同的操作权限，控制各用户弹性资源池的操作范围。 注意事项 管理员用户和弹性资源池的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其队列权限。 给新用户设置弹性资源池权限时，该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant
创建DLI表关联CSS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联CSS上已有的表。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件 创建DLI表关联
创建DLI表关联CSS 功能描述 使用CREATE TABLE命令创建DLI表并关联CSS上已有的表。 Spark跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证方式。 跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。 前提条件 创建DLI表关联
创建Kafka_SSL类型跨源认证 操作场景 通过在DLI控制台创建的Kafka_SSL类型的跨源认证，将Kafka的认证信息存储到DLI，无需在SQL作业中配置账号密码，安全访问Kafka实例。 MRS Kafka开启Kerberos认证，未开启SSL认证时，创建Kerbero
Redis源表 功能描述 创建source流从Redis获取数据，作为作业的输入数据。 前提条件 创建该作业前，需要建立DLI和Redis的增强型跨源连接，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。 如何
scala样例代码 开发说明 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 构造依赖信息，创建SparkSession
配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型：Processing Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是
配置时间模型 Flink中主要提供两种时间模型：Processing Time和Event Time。 DLI允许在创建Source Stream和Temp Stream的时候指定时间模型以便在后续计算中使用。 配置Processing Time Processing Time是
scala样例代码 开发说明 支持对接CloudTable的HBase和MRS的HBase。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
配置DLI程序包权限 针对不同用户，可以通过权限设置分配不同的程序包组或程序包，不同用户之间的作业效率互不影响，保障作业性能。 管理员用户、程序包组拥有程序包组的所有权限。不需要进行权限设置，且其他用户无法修改其程序包组权限。 管理员用户、程序包的所有者拥有程序包的所有权限。不需
创建Kerberos跨源认证 操作场景 通过在DLI控制台创建的Kerberos类型的跨源认证，将数据源的认证信息存储到DLI，无需在SQL作业中配置账号密码，安全访问数据源。 MRS Kafka开启Kerberos认证，未开启SSL认证时，创建Kerberos类型的认证。建表时
从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 CDC是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP
ClickHouse结果表 功能描述 DLI将Flink作业数据输出到ClickHouse中。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。
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