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FileSystem结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据
FileSytem结果表 功能描述 FileSystem结果表用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。数据生成后，可直接对生成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档
FileSystem结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据
java样例代码 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》。 CSS非安全集群 开发说明 代码实现 构造依赖信息，创建SparkSession 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 <dependency> <groupId
java样例代码 开发说明 本样例只适用于MRS的OpenTSDB。 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
FileSytem结果表 功能描述 FileSystem结果表用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。数据生成后，可直接对生成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档
在DLI控制台配置表权限 表权限操作场景 针对不同用户，可以通过权限设置分配不同的表权限。 管理员用户和表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表权限。 给新用户设置表权限时，该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant Guest权限。关于Tenant Guest
FileSystem结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据
scala样例代码 开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务，兼容MongoDB协议。 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年/包月队列。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
使用DLI进行账单分析与优化 应用场景 本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据（文中涉及账户的信息已脱敏），在DLI的大数据分析平台上进行分析，找出费用优化的空间，并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤
在DLI控制台配置数据库权限 数据库权限操作场景 针对不同用户，可以通过权限设置分配不同的数据库权限。 管理员用户和数据库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数据库权限。 给新用户设置数据库权限时，该用户所在用户组的所属区域需具有Tenant Guest权限
实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化
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Python
字符码不一致导致数据乱码怎么办？ 在DLI执行作业时，为了避免因字符编码不一致导致的乱码问题，建议您统一数据源的编码格式。 DLI服务只支持UTF-8文本格式，因此在执行创建表和导入操作时，用户的数据需要以UTF-8编码。 在将数据导入DLI之前，确保源数据文件（如CSV、JSON
实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化
数据迁移与传输方式概述 导入数据至OBS DLI支持在不迁移数据的情况下，直接访问OBS中存储的数据进行查询分析。 您只需将本地数据导入OBS即可开始使用DLI进行数据分析。 导入数据的具体操作请参考上传对象。 迁移数据至DLI 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据可以在
创建DLI委托（废弃） 功能介绍 该API用于创建DLI用户委托。 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： POST /v2/{project_id}/agency 参数说明 表1 URI参数 参数名称 是否必选 参数类型
java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。 代码实现 导入依赖 涉及到的
创建程序包 DLI支持用户通过批处理方式将程序包提交至通用队列中运行。 如果用户需要更新程序包，可以使用相同的程序包或文件上传至DLI的同一个位置（同一个分组），直接覆盖原有的程序包或文件。 前提条件 所使用的程序包需提前上传至OBS服务中保存。 创建程序包步骤 在管理控制台左侧，
Avro Format 功能描述 Avro格式允许基于Avro schema 读取和写入Avro 数据。目前，Avro schema 从表schema 推导。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明
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