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跨源分析场景中，需要在connector中设置账号、密码等属性。但是账号密码等信息属于高度敏感数据，需要做加密处理，以保障用户的数据隐私安全。 数据加密服务（Data Encryption Workshop，DEW）安全、可靠、简单易用隐私数据加解密方案。 本例介绍在DEW创建通用凭证的操作步骤。了解更多请参考创建通用凭据。
完整样例代码参考 认证用的access.key和secret.key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。 package com.huawei.dli.demo; import org.apache.spark
avro的形式写入作为sink的topic中。 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
); 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
properties样例（注意：groupId的值为步骤1中创建的App名称） 认证用的ak和sk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。 # dis所在局点的endpoint，如 https://dis.cn-north-1.myhuaweicloud
使用canal-json读取kafka中的canal记录，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
限，即允许DLI在其他云服务中代表用户或服务执行操作，才能够在执行作业时读写数据、执行特定操作。 DLI委托可以确保DLI在跨源分析场景中安全、有效地访问其他云服务。 发布区域：全部 创建DLI自定义委托 OBS 2.0支持 自定义镜像 DLI支持容器部署的集群。在容器集群中，S
个弹性资源池中的队列之间为逻辑隔离。 建议您对测试业务场景和生产业务场景分别创建弹性资源池，通过资源物理隔离的方式，保障资源管理的独立性和安全性。 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
'false' // 关闭Archive操作 Spark离线完成Compaction计划的执行，以及Clean和Archive操作 在调度平台（可以使用华为的DataArts）运行一个定时调度的离线任务来让Spark完成Hudi表的Compaction计划执行以及Clean和Archive操作。
DBC连接Kyuubi。 步骤1：安装并配置Kyuubi连接DLI 如需使用外网访问Kyuubi请确保弹性云服务器绑定弹性公网IP，并配置安全组入方向开启10009和3309端口。 安装JDK。 在安装和使用Kyuubi前，确保您的开发环境已安装JDK。 Java SDK要求使用JDK1
单击“确定”完成添加队列配置。 步骤3：使用DEW管理访问凭证 Spark Jar作业的输出数据写入到OBS时，需要配置AKSK访问OBS，为了确保AKSK数据安全，您可以用过数据加密服务（Data Encryption Workshop，DEW）、云凭据管理服务（Cloud Secret Management
使用kafka解析Debezium Json数据，并将结果输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
参考增强型跨源连接，在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。
与数据治理中心（DataArts Studio）的关系 在数据治理中心DataArts Studio中，数据开发是一个一站式的大数据协同开发平台，提供全托管的大数据调度能力。它可管理多种大数据服务，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。 通过数据治理中心的DLI
分析。 上传数据至OBS请参考《对象存储用户指南》。 当需要将来自不同源的数据进行集中存储和处理时，迁移数据至DLI可以提供一个统一的数据平台。 您可以参考使用CDM迁移数据至DLI迁移数据至DLI后再提交作业。 如果业务需求需要实时访问和处理来自不同数据源的数据，跨源访问可以减少数据的复制和延迟。
个弹性资源池中的队列之间为逻辑隔离。 建议您对测试业务场景和生产业务场景分别创建弹性资源池，通过资源物理隔离的方式，保障资源管理的独立性和安全性。 弹性资源池约束与限制 表1 弹性资源池约束限制 限制项 说明 资源规格 当前弹性资源池最大的计算资源 32000CUs。 弹性资源池中可创建队列的最小CU：
Jar作业时，需要将二次开发的应用代码构建为Jar包，上传到已经创建的OBS桶中。 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
时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。
时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。
数据免搬迁：DLI支持与多种数据源的对接，直接通过SQL建表就可以完成数据源的映射。 简单易用：直接使用标准SQL编写指标分析逻辑，无需关注背后复杂的分布式计算平台。 按需计费：日志分析按时效性要求按周期进行调度，每次调度之间存在大量空闲期。DLI按需计费只在使用期间收费，有效节约队列成本。 资源和成本规划
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