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为了确保您的个人敏感数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，DLI对用户数据的存储和传输进行加密保护，以防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 数据销毁机制 用户删除DLI队列后，存储在集群上的用户个人敏感数据会随之删除。 用户在控制台上删除填写的手机号、邮箱，并关闭消
用户在创建Flink作业时，可以通过如下配置实现流应用的高可靠性能。 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2 添加订阅 登录DLI控制台，创建Flink SQL
本节操作介绍创建Flink作业时，配置流应用实现高可靠性能的操作方法。 操作步骤 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2 添加订阅 登录DLI控制台，创建Flink作业，编
步骤1：获取外部数据源的内网IP、端口和安全组 表2 各数据源信息获取 数据源 参数获取 DMS Kafka 在Kafka管理控制台，选择“Kafka专享版”，单击对应的Kafka名称，进入到Kafka的基本信息页面。 在“连接信息”中获取该Kafka的“内网连接地址”，在“网络”中获取该实例的“虚拟私有云”和“子网”信息。
Spark 2.4.5版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 2.4.5版本所做的变更说明。 更多Spark 2.4.5版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 2.4.5版本发布时间 版本名称 发布时间
Flink 1.12版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.12版本所做的变更说明。 更多Flink 1.12版本说明请参考Release Notes - Flink 1.12。 Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间
Spark 3.1.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.1.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.1.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.1.1版本发布时间 版本名称 发布时间
Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性，与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 Flink 1.15版本数据同步迁移场景，优先推荐使用DataArts的数据集成。 Flink 1.15版本支持集成DEW-CSMS凭证管理，提供隐私保护方案。
Spark 3.3.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.3.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.3.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.3.1版本发布时间 版本名称 发布时间
主题管理 在对应主题的“操作”列中，单击“添加订阅”，选择“协议”，确定订阅方式。 如果选择“短信”协议，需要在“订阅终端”中填写接收确认短信的手机号码。 如果选择“邮件”协议，需要在“订阅终端”中填写接收确认邮件的邮箱地址。 更多信息，请参考《消息通知服务用户指南》中《添加订阅》章节。
快更换至新版本的计算引擎。 DLI Spark 2.3.2版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Spark 3.3.1版本。 DLI Spark 2.4.5版本有哪些优势？ 表1 Spark 2.4.5版本优势 特性 说明 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，
DLI Flink 1.7版本停止服务（EOS）公告 公告说明 华为云于2022年12月31 00:00（北京时间）将DLI Flink 1.7版本停止服务（EOS）。 影响 DLI Flink 1.7版本停止服务（EOS）后，不再提供该软件版本相关的任何技术服务支持。建议您在执
Flink OpenSource SQL 1.15版本使用说明 如果您的作业是从Flink1.12版本切换至Flink 1.15，在使用Flink OpenSource SQL 1.15时请注意以下使用说明。 Flink SQL采用SQL Client 提交方式，相比Flink1
1.10、Flink1.11版本停止服务（EOS）公告 公告说明 华为云计划于2023年12月31 00:00（北京时间）将DLI Flink 1.10、Flink1.11版本停止服务（EOS）。 影响 DLI Flink 1.10、Flink1.11版本停止服务（EOS）后，不再
使用Flink Jar读写DIS开发指南 概述 本节操作介绍基于Flink 1.12版本的Flink Jar作业读写DIS数据的操作方法。 Flink 1.12版本Flink Opensource SQL作业不支持使用DLI提供的connector读写DIS，因此推荐您使用本节操作提供的方法。
ce函数的功能略有差异： Spark2.4.5版本及以前版本：regexp_replace函数用于将source字符串中匹配pattern的子串替换成指定字符串replace_string后，返回结果字符串。 Spark3.1.1版本：regexp_replace函数用于将sou
ce函数的功能略有差异： Spark2.4.5版本及以前版本：regexp_replace函数用于将source字符串中匹配pattern的子串替换成指定字符串replace_string后，返回结果字符串。 Spark3.1.1版本：regexp_replace函数用于将sou
DLI支持的两种类型的Flink作业： Flink OpenSource SQL类型作业： 完全兼容社区版的Flink，确保了作业可以在这些Flink版本上无缝运行。 在社区版Flink的基础上，DLI扩展了Connector的支持，新增了Redis、DWS作为数据源类型。为用户
得出，说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版，则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控 > 分布式消息服务 > kafka专享版” ，单击“kafka实例名称 > 消费组” ，选择具体的消费组名称，查看消费组的指标信息。
8或更高版本。考虑到后续版本的兼容性，推荐使用1.8版本。 在Java运行环境配置好的情况下，打开windows的命令行，执行命令Java -version，可以检查版本信息。 操作步骤 安装JDK。从Oracle官网下载并安装JDK1.8版本安装包。 配置环境变量，在“控制面板”选择“系统”属性，单击“环境变量”。
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