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产品公告 DLI Spark 3.1.1版本停止服务（EOS）公告 DLI“包年/包月”和“按需计费”计费模式队列和“队列CU时套餐包”下线（EOL）公告 DLI经典型跨源连接下线（EOL）公告 DLI Flink 1.10、Flink 1.11版本停止服务（EOS）公告 DLI
对接Redis scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 故障处理 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
怎样查看DLI的数据扫描量？ 登录DLI管理控制台。 选择“作业管理 > SQL作业”。 筛选执行队列为default队列，查看相应的作业。 单击展开作业，查看已扫描的数据。如图1所示。 图1 查看作业扫描量 父主题： 计费相关问题
DLI的计费模式有哪些？ 包年/包月计费模式的DLI资源可以和按需计费模式相互转换吗？ 数据湖队列什么情况下是空闲状态？ 怎样排查DLI计费异常？ 已购买套餐包，为什么仍然产生按需计费？ 怎样查看套餐包资源的使用情况？ 怎样查看DLI的数据扫描量？ 按需计费的弹性资源池，如果没提交作业运行就不计费？ 想
在DLI控制台预览表数据 “预览页面”将显示对应表的前10条数据。 预览数据步骤 预览数据的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面预览数据。 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需导出数据对应数据库名称，进入该数据库“表管理”页面。
overwrite覆盖分区表数据的时候，覆盖了全量数据？ 当您使用insert overwrite语句覆盖分区表的数据时，如果发现它覆盖了全量数据而不是预期的分区数据，这可能是因为动态分区覆盖功能没有被启用。 如果需要动态覆盖DataSource表指定的分区数据，您需要先配置参数 dli
条件函数 函数说明 表1 条件函数 条件函数 函数说明 CASE value WHEN value1_1 [, value1_2 ]* THEN result1 [ WHEN value2_1 [, value2_2 ]* THEN result2 ]* [ ELSE resultZ
Hash函数 函数说明 表1 Hash函数说明 Hash函数 函数说明 MD5(string) 返回以32个十六进制数所表示的字符串的MD5哈希值 若字符串是null，则返回null SHA1(string) 返回以40个十六进制所表示的字符串的SHA-1哈希值 若字符串是null，则返回null
对接RDS scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
对接OpenTSDB scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 故障处理 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
准备工作 配置DLI云服务委托权限 创建IAM用户并授权使用DLI 配置DLI作业桶
从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 本示例场景对用户购买商品的数据信息进行分析，将满足特定条件的数据结果进行汇总输出。购买商品数据信息为数据源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到Elasticsearch中。
统将创建DLI临时数据桶。该桶用于存储使用DLI服务产生的临时数据，例如：作业日志、作业结果等。如果不创建该桶，将无法查看作业日志。可以通过配置生命周期规则实现定时删除OBS桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。桶名称为系统默认。 如果不需要创建DLI临时数据桶，并且希望不再收到
对接Mongo scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
权限管理 权限管理概述 DLI自定义策略 DLI资源 DLI请求条件 常用操作与系统权限关系
车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~
INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下，这对于利用此功能很有用。 例如： 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图 临时连接更改数据库表的历史等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT/UPDATE/DELETE
配置Hudi数据列默认值 该特性允许用户在给表新增列时，设置列的默认值。查询历史数据时新增列返回默认值。 使用约束 新增列在设置默认值前，如果数据已经进行了重写，则查询历史数据不支持返回列的默认值，返回NULL。数据入库、更新、执行Compaction、Clustering都会导致部分或全部数据重写。
类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而
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