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、私有能力等内置到自定义镜像中，以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。 使用限制
该配置项用于启用或禁用动态分区修剪。在执行SQL查询时，动态分区修剪可以帮助减少需要扫描的数据量，提高查询性能。 配置为true时，代表启用动态分区修剪，SQL会在查询中自动检测并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有
即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、CSS、MongoDB、Redis。
该场景下就需要使用REFRESH TABLE来解决该问题。REFRESH TABLE是用于重新整理某个分区的文件，重用之前的表元数据信息，能够检测到表的字段的增加或者减少，主要用于表中元数据未修改，表的数据修改的场景。 语法格式 1 REFRESH TABLE [db_name.]table_name;
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如
Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为
使用Notebook实例提交DLI作业 Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块，提供在线的开发和调试能力，用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后，您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代
使用DLI增强型跨源时，弹性资源池/队列的网段与数据源网段不能重合。 访问跨源表需要使用已经创建跨源连接的队列。 跨源表不支持Preview预览功能。 检测连通性要求 检测跨源连接的连通性时对IP约束限制如下： IP必须为合法的IP地址，用“.”分隔的4个十进制数，范围是0-255。 测试时IP地址后
OBS。 查询作业日志信息，参考查看DLI SQL日志。 作业日志为日常的服务运维提供了重要保障，包括跟踪资源使用情况、检测作业运行安全性、追踪资源消耗、检测错误等。 父主题： 安全
使用DLI增强型跨源时，弹性资源池/队列的网段与数据源网段不能重合。 访问跨源表需要使用已经创建跨源连接的队列。 跨源表不支持Preview预览功能。 检测连通性要求 检测跨源连接的连通性时对IP约束限制如下： IP必须为合法的IP地址，用“.”分隔的4个十进制数，范围是0-255。 测试时IP地址后
成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 create table filesystemSink ( attr_name
使用DLI增强型跨源时，弹性资源池/队列的网段与数据源网段不能重合。 访问跨源表需要使用已经创建跨源连接的队列。 跨源表不支持Preview预览功能。 检测连通性要求 检测跨源连接的连通性时对IP约束限制如下： IP必须为合法的IP地址，用“.”分隔的4个十进制数，范围是0-255。 测试时IP地址后
带有位置属性的动态流数据实时计算处理。 CEP SQL：提供地理位置分析函数对地理空间数据进行实时分析，用户仅需编写SQL便可实现例如偏航检测，电子围栏等地理分析场景。 大数据治理能力：能快速将海量遥感影像数据接入上云，快速完成影像数据切片处理，为分布式批处理计算提供弹性分布式数据集。
操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。 本例介绍
的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考”数据湖探索
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如
设置完成后，单击“结果图形化”，查看所有队列的扩缩容策略设置情况。 图3 弹性资源池队列扩缩容策略结果图形化 图4 弹性资源池队列扩缩容策略图像化展示 后续到了队列扩缩容策略配置的时间，会生成一个扩缩容任务。具体可以在“作业管理 > SQL作业”下查看作业类型为“SCALE_QUEUE”的作业。
默认值为false。 flink.dli.job.scale.interval 30 该配置表示检测当前作业是否需要动态扩缩的时间周期，其单位为分钟，默认值为30。例如30表示每隔30分钟进行一次检测，判断是否需要对作业使用资源量进行扩缩。 注意：只有当用户开启动态扩缩时，该配置才有意义。
该配置项用于启用或禁用动态分区修剪。在执行SQL查询时，动态分区修剪可以帮助减少需要扫描的数据量，提高查询性能。 配置为true时，代表启用动态分区修剪，SQL会在查询中自动检测并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有
资源管理和作业调度。 支持多种数据源和格式，提供了丰富的数据处理能力，包括但不限于SQL查询、机器学习等。详细操作请参考创建Spark作业。 适用于大规模数据处理和分析，如机器学习训练、日志分析、大规模数据挖掘等场景。 管理Jar作业的程序包 DLI允许用户提交编译为Jar包的F
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