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BI工具连接DLI方案概述 BI工具是数据分析的强大助手，提供数据可视化、报表生成和仪表板创建等功能。 DLI服务通过对数据的融合分析处理，可以为BI工具提供标准的、有效的高质量数据，供给后续的数据统计分析使用。 通过连接到DLI，BI工具可以更加灵活的使用DLI访问和分析数据，帮助企业快速做出基于数据的决策。
使用DLI分析电商实时业务数据 应用场景 当前线上购物无疑是最火热的购物方式，而电商平台则又可以以多种方式接入，例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等指标，从而能在显示大屏上实时展示相关
游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台，分析每日新增日志获取所需指标，通过数据来辅助决策。例如：运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等，了解游戏当前状态及后续响应活动措施；投放部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家的渠道来源，来决定下一周期重点投放哪些平台。 优势 高效的S
按量计费：真正的按使用量（扫描量/CU时）计费，不运行作业时0费用。 自动扩缩容：根据业务负载，对计算资源进行预估和自动扩缩容。 如何访问DLI 云服务平台提供了Web化的服务管理平台，既可以通过管理控制台和基于HTTPS请求的API（Application programming
DLI计算引擎版本生命周期 版本号说明 DLI计算引擎版本号：格式为计算引擎名称 x.y.z，其中计算引擎分为Flink和Spark，版本号具体含义如图1所示。 图1 DLI计算引擎版本号 版本支持情况 Flink计算引擎推荐版本：Flink 1.15。 Spark计算引擎推荐版本：
如果col值为NULL时，该列不参与计算。 示例代码 计算所有仓库的平均商品数（items）。命令示例如下： select avg(items) from warehouse; 返回结果如下： _c0 100.0 与group by配合使用，计算每个仓库中所有商品的平均库存。命令示例如下：
Superset是一个开源的数据探索和可视化平台，支持对数据进行快速、直观的探索，同时支持创建丰富的数据可视化和交互式仪表板。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Superset与Kyu
DLI内置依赖包 DLI内置依赖包是平台默认提供的依赖包，用户打包Spark或Flink jar作业jar包时，不需要额外上传这些依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。 Spark 3.1.1 依赖包 表1 Spark 3.1.1 依赖包 依赖包名称 accessors-smart-1
ed character”问题。 问题 将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 解决方案 将'\'后面的缩进或是空格全部删除。 父主题： 对接Redis
视化界面对数据源迁移任务进行配置，提高数据迁移和集成的效率。 图1 迁移数据至DLI 常见迁移场景与迁移方案指导 表1 常见迁移场景与迁移方案指导 数据类型 迁移工具 迁移方案 Hive CDM 典型场景示例：迁移Hive数据至DLI Kafka CDM 典型场景示例：迁移Kafka数据至DLI
Flink 1.15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 1.15版本所做的变更说明。 更多Flink 1.15版本说明请参考Release Notes - Flink Jar 1.15、Flink OpenSource SQL1
弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源（CPU和内存），用于灵活应对业务对计算资源变化的需求。 创建弹性资源池后，您可以在弹性资源池中创建多个队列，队列关联到具体的作业和数据处理任务，是资源池中资源被实际使用和分配的基本单元，即队列是执行作业所需的具体的计算资源。 同一弹性资源池中，队列之间的计算资源支持共享。
在实际作业运行中，由于作业的数据流量变化，导致所需计算资源不同，造成流量较小时计算资源浪费，流量较大时计算资源不足以满足计算所需。 DLI提供的动态扩缩容功能可以根据当前作业的负载情况，例如：数据输入输出量、数据输入输出速率、反压等情况，动态的调整当前作业所用的计算资源，提升资源利用率。 开启Fl
数据湖探索（DLI）作为华为云大数据分析平台，其计费项包括存储费用与计算费用两项，计费类型包括包周期（包年包月），套餐包和按需计费三种。 DLI目前支持三种作业：SQL作业，Flink作业和Spark作业。 SQL作业的计费包括存储计费和计算计费，其中计算计费有包年包月计费和按需计费两种。
大数据领域的SQL引擎层出不穷，在带给解决方案多样性的同时，也暴露出一定的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 DLI在Spark SQL引擎中增
用户Flink程序的依赖包与DLI Flink平台的内置依赖包冲突，导致提交失败。 解决方案 首先您需要排除是否有冲突的Jar包。 含DLI Flink提供了一系列预装在DLI服务中的依赖包，用于支持各种数据处理和分析任务。 如果您上传的Jar包中包含DLI Flink运行平台中已经存在的包，则会提示Flink
故障恢复 系统级故障恢复 DLI系统采用存算分离的架构，计算集群基于K8s资源调度和故障切换机制，在系统故障时，支持自动故障恢复。 作业级故障恢复 Flink、Spark作业支持配置自动重启恢复机制，在开启自动重启功能后，当作业出现异常时将自动重启恢复作业。 父主题： 安全
DLI“包年/包月”和“按需计费”计费模式队列和“队列CU时套餐包”下线（EOL）公告 公告说明 为了更好的实现资源共享，提高计算资源利用率，DLI将“包年/包月”和“按需计费”计费模式队列升级为“弹性资源池队列”。即使用DLI计算资源需先购买弹性资源池，并在弹性资源池中创建队列。 DLI“包年/包月”和“按需计费”计
DLI计算资源模式 DLI提供了三种计算资源的管理模式，每一种模式都有独特的优势和适用场景。 图1 DLI计算资源模式 弹性资源池模式：计算资源的池化管理模式，提供计算资源的动态扩缩容能力，同一弹性资源池中的队列共享计算资源。通过合理设置队列的计算资源分配策略，可以提高计算资源利用率，应对业务高峰期的资源需求。
pruning predicate on partitioned table `777dd`.`test_delta_parts1` 解决方案：在console页面设置中添加参数spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable
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