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Jar作业 OBS 2.0支持跨源连接 在使用DLI进行跨源分析前，需要先建立跨源连接，打通数据源之间的网络。 DLI增强型跨源连接底层采用对等连接，直接打通DLI队列与目的数据源的VPC网络，通过点对点的方式实现数据互通，能够提供比经典型跨源更加灵活的使用场景与更加强劲的性能。 说明：
确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。 算法大致思想为：定义一种距离函数，两两数据点之间如果距离小
型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis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根据redis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。 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink
信息。 设置Doris的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。分别根据Doris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。 参考测试地址连通性。 参考MRS Doris使用指南，创建doris表，创建语句如下： CREATE TABLE
所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS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DWS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。 连接DWS数据库实例，在DWS中创建相应的表，作为维
所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS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DWS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。 连接DWS数据库实例，在DWS中创建相应的表，作为维
所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS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DWS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。 连接DWS数据库实例，在DWS中创建相应的表，作为维
型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置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根据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。 参考创建Flink OpenSource作业，创建flink
执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 请求示例 创建一个测试数据库名称为db1。 { "database_name": "db1", "description": "this is for test"
源中增加MRS的主机信息。 设置Doris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Doris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。 参考MRS Doris使用指南，创建doris表，并插入10条数据。创建语句如下：
n文件”处选择已上传的egg程序包，重新运行Spark作业。 pyspark作业对接MySQL，需要创建跨源链接，打通DLI和RDS之间的网络。 通过管理控制台创建跨源连接请参考《数据湖探索用户指南》。 通过API创建跨源连接请参考《数据湖探索API参考》。 父主题： Spark作业开发类
息等。 队列相关API（推荐） 包括创建队列、删除队列、查询所有队列、修改队列网段、重启/扩容/缩容队列和查询队列详情、创建指定地址连通性测试请求、查询指定地址连通性请求、创建队列定时扩缩容计划、查询队列定时扩缩容计划、批量删除队列定时扩缩容计划、单个删除队列定时扩缩容计划、修改队列定时扩缩容计划。
弹性资源池CU时套餐包 按照“CU时”收取计算费用，用户在弹性资源池添加的队列上运行作业时按照弹性资源池CU时计费。 适用于可预估队列使用量的场景、或测试项目等资源消耗不高的场景。 弹性资源池CU时套餐包的额度按订购周期重置。 存储量套餐包 按照存储在DLI服务中的数据存储量（单位为“GB”）收取存储费用。
son_config使用可以参考开源Kafka输入流样例说明。 这种情况下默认用ddl中属性名当做json key来进行解析。 测试示例数据如下，测试数据既包括嵌套json字段，如billing_address、shipping_address，也包括非嵌套的字段id、type2。
son_config使用可以参考开源Kafka输入流样例说明。 这种情况下默认用ddl中属性名当做json key来进行解析。 测试示例数据如下，测试数据既包括嵌套json字段，如billing_address、shipping_address，也包括非嵌套的字段id、type2。
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 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 创建flink opensource
如果目标数据源为云下的数据库，则需要通过公网或者专线打通网络。通过公网互通时，需确保CDM集群已绑定EIP、CDM云上安全组出方向放通云下数据源所在的主机、数据源所在的主机可以访问公网且防火墙规则已开放连接端口。 数据源为云上的CSS服务时，网络互通需满足如下条件： i. CDM集群与云上服
可以上传到指定的目录中。 单击Best_Practice_04.zip获取本示例的测试数据，解压“Best_Practice_04.zip”压缩包，解压后将data文件夹上传到OBS桶根目录下。测试数据目录说明如下： user表数据：data/JData_User product
如果目标数据源为云下的数据库，则需要通过公网或者专线打通网络。通过公网互通时，需确保CDM集群已绑定EIP、CDM云上安全组出方向放通云下数据源所在的主机、数据源所在的主机可以访问公网且防火墙规则已开放连接端口。 数据源为云上的CSS服务时，网络互通需满足如下条件： i. CDM集群与云上服
设置Elasticsearch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Elasticsearch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。 登录Elasticsearch集群的Kibana，并选择Dev
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