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with属性中，哪些字段属性需要使用DEW云凭据管理服务进行解密。字段属性之间用逗号分隔，例如：'dew.csms.decrypt.fields'='field1,field2,field3' dew.csms.version 否 最新的version String 在DEW服务的凭据管理中新建的通用凭据的版本号(凭据的版本标识符)。
使用DLI提交Spark Jar作业的操作流程 操作步骤 说明 步骤1：上传数据至OBS 准备Spark Jar作业程序包并上传至OBS。 步骤2：创建弹性资源池并添加队列 创建提交Spark Jar作业所需的计算资源。 步骤3：使用DEW管理访问凭证 跨源分析场景中，使用DEW管理数据源的访问凭证，并创建允许DLI访问DEW的委托。
DLI的这种模式减轻了运维负担，可以更专注于数据处理和分析任务本身。 具体请参考《数据湖探索用户指南》。 MRS服务Spark组件的是建立在客户的购买MRS服务所分配的虚机上，用户可以根据实际需求调整及优化Spark服务，支持各种接口调用。 MRS的这种模式提供了更高的自由度和定制性，适合有大数据处理经验的用户使用。
数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。
数据湖探索DLI的计费由不同的计费项组成，不同的计费项有不同的计费模式，如图1所示。 图1 DLI的计费组成 计费项 DLI的计费项包括计算计费、存储计费、扫描量计费。DLI的计费详情请参见DLI产品价格详情。您可以通过DLI提供的价格计算器，快速计算出购买资源的参考价格。 表1
条件表达式 CASE 标准的SQL CASE表达式有两种模式。 “简单模式”从左向右查找表达式的每个value，直到找出相等的expression： CASE expression WHEN value THEN result [ WHEN ... ] [ ELSE result
要调整的CU范围的最小值大于当前CUs，需要先调大实际CUs。 以下操作适用于目标CU小于等于CU范围的最大值。目标CU大于CU范围最大值时，请先调大弹性资源池的最大CU。 包年包月计费模式的弹性资源池，通过调整当前弹性资源池中队列的最大CU或增加队列，以增大弹性资源池的实际CU
Studio ”，可能是由于缺少C++编译器导致的报错，建议您根据提示信息安装相应版本的Visual Studio编译器解决。部分操作系统Visual Studio安装后需重启才可以生效。 安装DLI服务Python SDK。 选择SDK获取与安装获取的安装包，解压安装包。 将"dli-sdk-python-<version>
其中USER_BUCKET_NAME为用户的桶名，需要进行替换为用户的使用的OBS桶名。 参数的值为用户定义在CSMS通用凭证中的键key， 其Key对应的value为用户的AK（Access Key Id），需要具备访问OBS对应桶的权限。 spark.hadoop.fs.obs
Flink完成电商业务实时数据的分析处理，获取各个渠道的销售汇总数据。 图1 方案简介 流程指导 使用DLI Flink进行电商实时业务数据分析的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：创建资源。在您的账户下创建作业需要的相关资源，涉及VPC、DMS、DLI、RDS。 步骤2：获取DMS连接地址并创建Topic。获取DMS
企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、ECS自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行分析，构建企业的统一视图，
Jar作业的操作流程 操作步骤 说明 步骤1：开发Jar包并上传数据至OBS 准备Flink Jar作业程序包并上传至OBS。 步骤2：购买弹性资源池并添加队列 创建提交Flink作业所需的计算资源。 步骤3：使用DEW管理访问凭据 跨源分析场景中，使用DEW管理数据源的访问凭证。
查看弹性资源池详细信息，根据计算资源的类型选择结束计费需要执行的操作。 按需计费的弹性资源池如不再使用，可删除资源停止计费。 按需计费资源删除后，可能还会存在账单信息，因为系统通常会在使用后1个小时内对上一个结算周期的费用进行扣款。例如在8:30删除按小时结算的资源，但是8:00~9:00期间产生的费用，通常会在10:00左右才进行扣费。
功能描述 本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义，以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考：Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。 当作为BATCH应用程序运行时，Flink将写
不配置表示动态导入整表数据，导入的数据需要包含分区列的数据； 如果导入时，配置所有分区信息，则表示导入数据到指定分区，导入的数据不能包含分区列的数据； 如果导入时，配置了部分分区信息，而导入的数据必须包含非指定的分区数据，不能包含指定的分区数据，否则数据导入后，非指定的数据分区字段列会存在null值等异常值。
Kafka结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件
TABLE等语句）、管理分区语句、失败的查询语句无需付费。 取消的查询，按取消查询时扫描的总数据量计费。 若计算任务超时或失败，则当次计算不收取费用。 数据的存储方式（包括格式，是否压缩）对计算费用有直接的影响。 假设Parquet格式文件为原CSV文件大小的1/4，则数据扫描费用为原CSV文件扫描费用的1/4。
[RESTRICT|CASCADE] 可选参数RESTRICT|CASCADE用于指定删除的模式默认是RESTRICT模式，在这种模式下，数据库必须为空，不包含任何表才能删除，如果是CASCADE模式，表示级联删除，会先删除数据库下面的表 ，再删除数据库，该模式请谨慎使用。 示例 删除schema web： DROP
操作场景 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
按数据扫描量计费是针对默认default 队列，即使用default队列时，是按扫描量计费。 您单独购买的队列 ，可选择按需计费（按CU时计费）或包年包月计费。 具体的计费模式请参考：计费说明。 父主题： 计费相关问题
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