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API概览 本章节介绍了目前DLI所提供的API列表。 表1 DLI API列表 类型 说明 权限相关API 包括队列赋权、查看队列的使用者、数据赋权、查看数据库的使用者、查看表的使用者、查看表的用户权限和查看赋权对象使用者权限信息。 全局变量相关API 包括创建全局变量、删除全
角色。目前只支持： obs_adm：DLI获得访问和使用OBS的委托权限。 dis_adm：访问和使用DIS数据源，需要获得访问和使用DIS（数据接入服务）DIS Administrator权限。 ctable_adm：访问和使用CloudTable（表格存储服务）的CloudTable
project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 请求消息 表2 请求参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 paths 是 Array of Strings 用户OBS对象路径列表，OBS对象路径为OBS对象URL。 group 是 String 所属资源分组名。
String 新增OBS表数据的存储路径，必须是OBS的路径。 说明： OBS表必选参数。 data_path配置的OBS桶路径不建议为根目录，否则清空表数据的时候，就会把根目录内的数据全部清除，导致数据丢失。 with_column_header 否 Boolean OBS表数据是否包
查询组内资源包：确认上传的资源包是否正确。 创建批处理作业：创建并提交Spark批处理作业。 查询批处理作业状态：查看批处理作业状态。 查询批处理作业日志：查看批处理作业日志。 操作步骤 创建弹性资源池elastic_pool_dli 接口相关信息 URI格式：POST /v3/{project_id}/elastic-resource-pools
否 String 所列OBS表数据的类型，目前支持：parquet、ORC、CSV、JSON格式。只有OBS表有该参数，DLI表没有该参数。 data_location 是 String 数据存储的地方，分OBS表、DLI表，View。 last_access_time 是 Long
Spark计算引擎推荐版本： Spark 3.3.1。 不建议长期混用不同版本的Spark/Flink引擎。 长期混用不同版本的Spark/Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容，影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件，长期混用不同版本的Spark/Flink引擎可能会导致作业因依赖冲突而执行失败。
project_id 是 String 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 待描述的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 待描述表的名称。 请求消息 无请求参数。 响应消息 表2 响应参数 参数名称
流与表进行连接操作，从表中查询并补全流字段。目前支持连接RDS表和DCS服务的Redis表。通过ON条件描述查询的Key，并补全表结构的Value字段。 RDS表的数据定义语句请参见创建RDS表。 Redis表的数据定义语句请参见创建Redis表。 语法格式 1 2 FROM tableExpression
String 用户安全集群的证书路径，目前只支持OBS路径，cer类型文件。 datasource_type 是 String 数据源类型，目前支持CSS,KRB,passwd,Kafka_SSL。 krb5_conf 否 String krb5配置文件obs路径。 keytab 否
Spark如何将数据写入到DLI表中 使用Spark将数据写入到DLI表中，主要设置如下参数： fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下： import logging from operator
创建OBS表 使用DataSource语法创建OBS表 使用Hive语法创建OBS表 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
获取分区信息列表（废弃） 功能介绍 该API用于用于获取分区信息的列表。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_id}/databases/{database_name}/t
如果选择Spark版本为3.1.1时，无需选择Module模块， 需在Spark参数（--conf)配置跨源作业的依赖模块。 DLI系统提供的用于执行跨源作业的依赖模块访问各个不同的服务，选择不同的模块： CloudTable/MRS HBase: sys.datasource.hbase DDS：sys
自定义函数参数传递 操作场景 如果您的自定义函数需要在多个作业中使用，但对于不同作业某些参数值不同，直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码
自定义函数参数传递 操作场景 如果您的自定义函数需要在多个作业中使用，但对于不同作业某些参数值不同，直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面，自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters，在UDF代码
湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource.css。 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”表说明。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》
使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由
如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 查看Spark作业原始资源配置 登录DLI 控制台，单击左侧“作业管理”>“Spark作业”，在作业列表中找到需要查看的Spark作业，单击“作业ID”前的，即可查看对应Spark作业的原始资源配置参数。 在创建Spark作业时，
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