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创建跨源成功但测试网络连通性失败怎么办？ 问题描述 创建跨源并绑定新创建的DLI队列，测试跨源的网络连通性时失败，有如下报错信息： failed to connect to specified address 排查思路 以下排查思路根据原因的出现概率进行排序，建议您从高频率原因往低频率原因排查
MRS Kafka输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到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。MRS基于Apache
开源Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 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 Kafka
修改弹性资源池的主机信息 操作场景 主机信息用于配置主机的IP与域名的映射关系，在作业配置时只需使用配置的域名即可访问对应的主机。在跨源连接创建完成后，支持修改主机信息。 常见的访问MRS的HBase集群时需要配置实例的主机名（即域名）与主机对应的IP地址。 约束限制 已获取MRS
配置多版本过期数据回收站 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后，过期的备份数据后续在执行insert overwrite或者truncate语句时会被系统直接清理。OBS并行文件系统可以通过配置回收站加速删除操作过期的备份数据。通过在表属性添加配置“dli.multi.version.trash.dir
配置多版本过期数据回收站 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后，过期的备份数据后续在执行insert overwrite或者truncate语句时会被系统直接清理。OBS并行文件系统可以通过配置回收站加速删除操作过期的备份数据。通过在表属性添加配置“dli.multi.version.trash.dir
跨源访问MRS HBase，连接超时，日志未打印错误怎么办？ 用户在跨源连接中没有添加集群主机信息，导致KRB认证失败，故连接超时，日志也未打印错误。 建议您重新配置主机信息后再重试访问MRS HBase。 在“增强型跨源”页面，单击该连接“操作”列中的“修改主机信息”，在弹出的对话框中
使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析 应用场景 在车联网领域，云计算与大数据为企业提供了强大的分析挖掘能力，可以帮助企业和车队管理者更加科学、便捷地进行车辆数据管理与分析。 方案架构 根据已有的某货运公司车辆定时上报的详单数据和货运订单数据，DLI可以完成对该货运公司车辆行驶特点分析
测试地址连通性 DLI提供的“测试地址连通性”用于验证DLI队列与目标地址之间的网络连通性。 常用于读写外部数据源场景，在配置了跨源连接后，检验DLI队列与绑定的跨源对端地址之间的通信能力。 测试队列与数据源地址连通性 登录DLI管理控制台，选择“资源管理 > 队列管理”。 在“队列管理
DLI的数据可存储在哪些地方 DLI支持存储哪些格式的数据？ DLI支持如下数据格式： Parquet CSV ORC Json Avro DLI服务的数据可以存储在哪些地方？ OBS：SQL作业，Spark作业，Flink作业使用的数据均可以存储在OBS服务中，降低存储成本。 DLI
增强型跨源连接概述 为什么要创建增强型跨源连接？ DLI跨源分析场景连接外部数据源时，由于数据源的VPC与DLI VPC不同，网络无法连通，导致DLI无法读取数据源数据。DLI提供的增强型跨源连接功能可以实现DLI与数据源的网络连通。 本节操作为您介绍跨VPC的数据源网络连通方案：
创建增强型跨源连接 操作场景 使用DLI访问其他数据源的数据前，首先要通过建立增强型跨源连接打通DLI和数据源之间的网络，DLI才能够访问、导入、查询、分析其他数据源的数据。 例如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和对应数据源VPC之间的网络，
Spark作业使用咨询 DLI Spark作业是否支持定时周期任务作业 DLI Spark不支持作业调度，用户可以通过其他服务，例如数据湖管理治理中心DataArts Studio服务进行调度，或者通过API/SDK等方式对作业进行自定义调度 。 使用DataArts Studio
使用Spark-submit提交Spark Jar作业 DLI Spark-submit简介 DLI Spark-submit是一个用于提交Spark作业到DLI服务端的命令行工具，该工具提供与开源Spark兼容的命令行。 准备工作 授权。 DLI使用统一身份认证服务（Identity
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
初始化DLI客户端 使用DLI SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下： 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境
初始化DLI客户端 使用DLI Python SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考：Python
约束与限制 作业相关约束限制 DLI支持的作业类型：Spark SQL、SparkJar、Flink SQL、Flink Jar DLI支持的Spark版本：Spark 3.3.1、Spark 3.1.1（EOM）、Spark 2.4.5（EOM）、Spark 2.3（EOS） DLI
终端节点 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 数据湖探索的终端节点如下表所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 数据湖探索的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint
创建指定地址连通性测试请求 功能介绍 该API用于往指定队列发送地址连通性测试请求，并将测试地址插入表内。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/queues/{queue_name}/connection-test
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