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Spark开源命令支持说明 本章节介绍了目前DLI对开源的Spark SQL语法的支持情况。详细的语法、参数说明，示例等信息请参考Spark官方文档。 表1 DLI Spark开源命令支持说明 功能描述 语法示例 DLI Spark 2.4.5 DLI Spark 3.3.1 创建数据库
DLI是否存在Apache Spark 命令注入漏洞（CVE-2022-33891）？ 不存在。 DLI没有启动spark.acls.enable配置项，所以不涉及Apache Spark 命令注入漏洞（CVE-2022-33891）。 该漏洞主要影响在启用了ACL（访问控制列表）时，
接。 DLI Livy工具下载及安装 本次操作下载的DLI Livy版本为apache-livy-0.7.2.0107-bin.tar.gz，后续版本变化请根据实际情况修改。 单击下载链接，获取DLI Livy工具压缩包。 使用WinSCP工具，将获取的工具压缩包上传到准备好的ECS服务器目录下。
li-jdbc-<version>.zip”，支持在所有平台（Linux、Windows等）所有版本中使用，且依赖JDK 1.7及以上版本。 下载的JDBC驱动包中包含了.bat（Windows）或.sh（Linux/Mac）脚本，这些脚本用于自动化安装JDBC驱动到本地Maven仓库。
配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 DBT（Data Build Tool），是一款开源的数据建模和转换工具，运行在Python环境上。DBT连接DLI，用来定义和执行SQL转换，支持从数据集成、转换到分析的整个数据生命周期管理，适用于大规模数据分析项目和复杂的数据分析场景。
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。
tar.gz”，支持在Linux环境中使用，且依赖JDK 1.8及以上版本。 配置DLI Spark-submit 使用spark-submit的机器安装JDK 1.8或以上版本并配置环境变量，当前仅在Linux环境下使用spark-submit工具。 下载并解压工具包“dli-cli
分析 DBeaver 是一个免费且开源的数据库管理工具，支持多种数据库，通过DBeaver这款可视化数据库管理工具可以查看数据库结构、执行SQL查询和脚本、浏览和导出数据等。本节操作介绍DBeaver连接DLI服务的操作步骤。 操作前准备 工具包 DLI的JDBC驱动： 单击dli-jdbc-x
使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 操作场景 在Linux或Windows环境下您可以使用JDBC应用程序连接DLI服务端提交作业。 使用JDBC连接DLI提交的作业运行在Spark引擎上。 JDBC版本2.X版本功能重构后，仅支持从DLI作业桶读取查询结果，如需使用该特性需具备以下条件：
配置Superset连接DLI进行数据查询和分析 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。 通过将Superset与DLI对接，用户可以访问DLI进行数据查询和分析,简化了数据访问流程，提供了数
允许我们基于CSV schema 进行解析和生成CSV 数据。目前的CSV schema 是基于table schema 推导出来的。更多具体使用可参考开源社区文档：CSV Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka FileSystem 参数说明 表1 参数说明
userDefined结果表 功能描述 您可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入到指定的云生态或者开源生态。 前提条件 已编写代码实现自定义sink类： 自定义sink类需要继承Flink开源类：RichSinkFunction，并指定数据类型为：Tuple2<Boolean, Row>。
userDefined源表 功能描述 您可通过编写代码实现从云生态或者开源生态获取数据，再把获取到的数据作为Flink作业的输入数据。 前提条件 自定义source类需要继承类RichParallelSourceFunction，并指定数据类型为Row。 例如自定义类MySource：public
SQL Elasticsearch结果表failure-handler参数填写retry_rejected导致提交失败 问题根因 该问题属于开源设计缺陷。 解决措施 您可以尝试将retry_rejected修改为retry-rejected。 父主题： Flink SQL作业类
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。 更多具体使用可参考开源社区文档：Avro Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka FileSystem 参数说明 表1 参数说明
流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态： 云服务生态 DLI服务在Stream SQL中支
Format 能读写 JSON 格式的数据。当前，JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。更多具体使用可参考开源社区文档：JSON Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka Elasticsearch 参数说明 表1
8版本安装包。 本例使用jdk-8u261-linux-x64.tar.gz。 将jdk上传到linux服务器对应的目录下并执行解压命令，此处上传到/usr/local目录下。 sudo tar -xzf jdk-8u261-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
Parquet Format 功能描述 Apache Parquet格式允许读写 Parquet 数据。更多具体使用可参考开源社区文档：Parquet Format。 支持的Connector FileSystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format
Orc Format 功能描述 Apache Orc Format允许读写ORC数据。更多具体使用可参考开源社区文档：Orc Format。 支持的Connector FileSystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format 是 无 String
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