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创建经典型跨源连接 功能介绍 该API用于创建与其他服务的经典型跨源连接。 推荐使用创建增强型跨源连接。 系统default队列不支持创建跨源连接。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v2.0/{p
修改队列定时扩缩容计划（废弃） 功能介绍 该API用于修改指定ID的队列的定时扩缩容计划。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： PUT /v1/{project_id}/queues/{queue_name}/plans/{plan_id}
创建弹性资源池 功能介绍 创建弹性资源池。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v3/{project_id}/elastic-resource-pools 参数说明 表1 URI参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
创建增强型跨源连接 功能介绍 该API用于创建与其他服务的增强型跨源连接。 如果需要了解Console界面的使用方法，可参考《数据湖探索用户指南》中的“增强型跨源连接”。 系统default队列不支持创建跨源连接。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式
创建Kafka_SSL类型跨源认证 操作场景 通过在DLI控制台创建的Kafka_SSL类型的跨源认证，将Kafka的认证信息存储到DLI，无需在SQL作业中配置账号密码，安全访问Kafka实例。 MRS Kafka开启Kerberos认证，未开启SSL认证时，创建Kerbero
创建Kerberos跨源认证 操作场景 通过在DLI控制台创建的Kerberos类型的跨源认证，将数据源的认证信息存储到DLI，无需在SQL作业中配置账号密码，安全访问数据源。 MRS Kafka开启Kerberos认证，未开启SSL认证时，创建Kerberos类型的认证。建表时
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
提交SQL作业（推荐） 功能介绍 该API用于通过执行SQL语句的方式向队列提交作业。 作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT与导入数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有：
设置普通队列的弹性扩缩容定时任务 弹性扩缩容定时任务使用场景 通常，用户业务繁忙的场景是有周期性的，在某个周期内，用户需要更多的计算资源来处理业务，过了这个周期，则不需要那么多资源。如果用户购买的队列规格比较小，在业务繁忙时会存在资源不足的情况；而如果购买的队列规格比较大，又可能会存在资源浪费的情况。
JSON函数 JSON函数使用SQL标准的ISO/IEC TR 19075-6中描述的JSON路径表达式。它们的语法受到ECMAScript的启发并采用了ECMAScript的许多特性，但既不是其子集，也不是其超集。 路径表达式有两种，一种是宽松模式，另一种是严格模式。当省略时，
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，才能实现数据互通。
使用DataSource语法创建DLI表 功能描述 使用DataSource语法创建DLI表。DataSource语法和Hive语法主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。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 若没有指定分隔符，则默认为逗号（
创建弹性资源池 弹性资源池为DLI作业运行提供所需的计算资源（CPU和内存），用于灵活应对业务对计算资源变化的需求。 创建弹性资源池后，您可以在弹性资源池中创建多个队列，队列关联到具体的作业和数据处理任务，是资源池中资源被实际使用和分配的基本单元，即队列是执行作业所需的具体的计算资源。
创建非弹性资源池队列（废弃，不推荐使用） 非弹性资源池模式的队列是DLI的上一代计算资源管理方式，按使用需求购买和释放资源，需要预先估计资源使用需求再进行购买。 优先推荐使用弹性资源池队列，提高资源使用的灵活性和资源利用效率。购买弹性资源池并在弹性资源池中添加队列请参考创建弹性资源池和在弹性资源池中添加队列。
使用Hive语法创建DLI表 功能描述 使用Hive语法创建DLI表。DataSource语法和Hive语法主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。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 Hive DLI表不支持在建表时指定多字符的分隔符。
使用Hive语法创建DLI表 功能描述 使用Hive语法创建DLI表。DataSource语法和Hive语法主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。 注意事项 CTAS建表语句不能指定表的属性。 Hive DLI表不支持在建表时指定多字符的分隔符。
使用CDM迁移数据至DLI CDM提供了可视化的迁移任务配置页面，支持多种数据源到数据湖的迁移能力。 本节操作介绍使用CDM迁移工具将数据从数据源迁移至DLI的操作步骤。 图1 使用CDM迁移数据至DLI操作流程 步骤1：创建CDM集群 CDM集群用于执行数据迁移作业，将数据从数据源迁移至DLI。
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
从Kafka读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为对汽车驾驶的实时数据信息进行分析，将满足特定条件的数据结果进行汇总。汽车驾驶的实时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DWS中。 例如，输入如下样例数据：
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。
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