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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 > 输入kafka或ecs的地址 >
步骤一：数据准备 MRS集群上创建Hive表和插入表数据。 参考访问MRS Manager登录MRS Manager。 在MRS Manager上，选择“系统 > 权限 > 角色”，单击“ 添加角色 ”，在添加角色页面分别配置参数。 角色名称：输入自定义的“角色名称”，例如当前输入为：hivetestrole。
TEMPORARY：所删除的函数是否为临时函数。 IF EXISTS：所删除的函数不存在时使用，可避免系统报错。 注意事项 删除一个已存在的函数。如果要删除的函数不存在，则系统报错。 只支持HIVE语法。 示例 删除函数mergeBill。 1 DROP FUNCTION mergeBill;
击Description中的超链接。 图7 单击作业链接 查看对应作业的DAG图，判断是否有BroadcastNestedLoopJoin节点。 图8 作业的DAG图。 如果存在广播，则参考SQL作业中存在join操作，因为自动广播导致内存不足，作业一直运行中处理。 可能原因2：数据倾斜
位评测系统的整体商业计算综合能力，对厂商的要求更高，同时也具有普遍的商业实用意义，目前在银行信贷分析和信用卡分析、电信运营分析、税收分析、烟草行业决策分析中都有广泛的应用。 TPC-H 基准测试是由 TPC-D（由 TPC 组织于 1994 年制定的标准，用于决策支持系统方面的测
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。
过Flink作业列表可以了解Flink作业的基本信息。 表2 Flink作业基本信息 参数 参数说明 ID 所提交Flink作业的ID，由系统默认生成。 名称 所提交Flink作业的名称。 类型 所提交Flink作业的类型。包括： Flink SQL：Flink SQL作业 Flink
要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时不会统计大小。
要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异，详细请参考语法格式和注意事项说明。 推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时会统计大小。
还具有以下优势： 表1 Serverless DLI与传统自建Hadoop集群对比的优势 优势 维度 数据湖探索 DLI 自建Hadoop系统 低成本 资金成本 按照实际扫描数据量或者CU时收费，可变成本，成本可节约50%。 长期占用资源，资源浪费严重，成本高。 弹性扩缩容能力
创建DLI表关联HBase之前需要创建跨源连接。管理控制台操作请参考增强型跨源连接。 请确保在DLI队列host文件中添加MRS集群master节点的“/etc/hosts”信息。 如何添加IP域名映射，请参见《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 该语法不支持安全集群。 语法格式
连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 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。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、结果表
S中。 insert into test_parquet_hw select * from test_csv_hw 检查结果，如图5所示，系统自动创建了一个文件用于保存结果。 图5 保存Parquet数据
）和丰富的API，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。
细粒度权限：dli:database:displayAllTables 由LakeFormation提供的元数据服务，权限配置详见LakeFormation文档。 系统响应 可以直接在提交任务界面查看任务结果，或者在SQL作业界面，点击对应任务右侧的”更多”->”查看结果”检查任务结果。 父主题： Hudi
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持
路由即路由规则，在路由中通过配置目的地址、下一跳类型、下一跳地址等信息，来决定网络流量的走向。路由分为系统路由和自定义路由。 增强型跨源连接创建后，子网会自动关联系统默认路由。除了系统默认路由，您可以根据需要添加自定义路由规则，将指向目的地址的流量转发到指定的下一跳地址。 了解更多路由相关信息请参考路由表。
le结果表是系统内置的Connector。 例如，如果您在注册其他类型的Connector结果表时报错，但您不确定是系统问题还是结果表WITH参数错误，您可以将WITH参数修改为'connector' = 'blackhole'后，单击运行。如果不再报错，则证明系统没有问题，您需要排查确认修改WITH参数是否正确。
le结果表是系统内置的Connector。 例如，如果您在注册其他类型的Connector结果表时报错，但您不确定是系统问题还是结果表WITH参数错误，您可以将WITH参数修改为'connector' = 'blackhole'后，单击运行。如果不再报错，则证明系统没有问题，您需要排查确认修改WITH参数是否正确。
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 确保已创建Kafka集群。 该场景作业需要
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