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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
对接的DLI服务的Region。 根据Spark应用程序的需要，修改“spark-defaults.conf”中的配置项，配置项兼容开源Spark配置项，参考开源Spark的配置项说明。 使用Spark-submit提交Spark作业 进入工具文件bin目录，执行spark-submit命令，并携带相关参数。
发。 环境准备 在进行Spark Jar作业开发前，请准备以下开发环境。 表1 Spark Jar作业开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，支持Windows7以上版本。 安装JDK JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ
x-dependencies.jar。 DBeaver客户端安装包： DBeaver官网提供了针对不同操作系统的客户端安装包，单击下载DBeaver访问DBeaver官网下载系统对应的DBeaver客户端安装包并完成安装 。推荐使用24.0.3版本的DBeaver。 连接信息： 表1
富的API，便于快速与其他数据系统的集成。 · Flink Jar作业：允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更大的灵活性和自定义能力。适合需要自定义函数、UDF（用户定义函数）或特定库集成的复杂数据处理场景。可以利用Flink的生态系统，实现高级流处理逻辑和状态管理。
DLI datasource v1表 DLI datasource v2表（以下简称V2表）：spark开源的Datasource表，建表/插入/truncate命令使用spark开源的command，表的数据路径为$tablepath/数据文件。 图2 DLI datasource
某电商商城在保持高速发展的同时，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基础，利用数据湖探索来分析用户和商品的各种数据特征，可为营
Hudi 结果表 功能描述 Flink SQL作业写Hudi表。 更多具体使用可参考开源社区文档：Hudi。 注意事项 推荐使用SparkSQL统一建表 表名必须满足Hive格式要求 表名必须以字母或下划线开头，不能以数字开头。 表名只能包含字母、数字、下划线。 表名长度不能超过128个字符。
Hudi源表 功能描述 Flink SQL读取Hudi表数据。 更多具体使用可参考开源社区文档：Hudi。 注意事项 建议Hudi作为Source表时设置限流 Hudi表作为Source表时，为防止数据上限超过流量峰值导致作业出现异常，建议设置限流（read.rate.limit），限流上限应该为业务上线压测的峰值。
配置SuperSet通过Kyuubi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。 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。
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
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
Flink Jar作业设置backend为OBS，报错不支持OBS文件系统 问题现象 客户执行Flink Jar作业，通过设置checkpoint存储在OBS桶中，作业一直提交失败，并伴有报错提交日志，提示OBS桶名不合法。 原因分析 确认OBS桶名是否正确。 确认所用AKSK是否有权限。
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
聚合值。和 GROUP BY 聚合不同， OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行，它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT agg_func(agg_col) OVER (
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
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
使用Livy提交Spark Jar作业 DLI Livy简介 DLI Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建DLI队列。在“队列类型”中选择“通用队列”，即Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。 准备一个li
on_xx下生成运行日志。 另外，由于DLI服务端已经内置了Flink的依赖包，并且基于开源社区版本做了安全加固。为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题，打包时请注意排除以下文件： 系统内置的依赖包，或者在Maven或者Sbt构建工具中将scope设为provided 日志配置文件（例如l：“log4j
弹性资源池中队列的扩缩容策略、系统自动触发弹性资源池扩缩容时都会引起弹性资源池CU的变化，部分情况下系统无法保证按计划扩容/缩容至目标CUs： 弹性资源池扩容时，可能会由于物理资源不足导致弹性资源池无法扩容到设定的目标大小。 弹性资源池缩容时，系统不保证将队列资源完全缩容到设定的目标大小。
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