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该镜像运行作业。 准备容器环境。 请参考安装容器引擎文档中的“安装容器引擎”章节。 使用root用户登录1容器镜像环境，执行以下命令获取DLI的基础镜像。 本示例使用Spark基础镜像为例，使用docker pull方式下载基础镜像到1中的容器镜像环境。 docker pull 基础镜像下载地址
Python开发环境配置 操作场景 在安装和使用Python SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。
Java开发环境配置 操作场景 在安装和使用Java SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Java SDK要求使用JDK1.8或更高版本。考虑到后续版本的兼容性，推荐使用1.8版本。 在Java运行环境配置好的情况下，打开windows的命令行，执行命令Java -version，可以检查版本信息。
添加Python包后，找不到指定的Python环境 添加Python3包后，找不到指定的Python环境。 可以通过在conf文件中，设置spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=python3，指定计算集群环境为Python3环境。 目前，新建集群环境均已默认为Python3环境。
Java SDK环境配置 Java开发环境配置 SDK的获取与安装 初始化DLI客户端 父主题： Java SDK
Python SDK环境配置 操作场景 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual
导入Maven依赖，适用于使用Maven管理的Java项目。具体操作请参考方法一：通过Maven安装DLI SDK依赖。 在集成开发环境中导入JAR文件，适用于使用Eclipse作为集成开发环境的项目。具体操作请参考方法二：通过在Eclipse中导入JAR文件安装SDK。 获取DLI SDK 在“DLI
装包。 “dli-sdk-python-x.x.x.zip”压缩包，解压后目录结构如下： 表1 目录结构 名称 说明 dli python环境的DLI SDK基础模块。 examples python样例代码。 pyDLI pyHive的实现接口。 setup.py Python
认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放, 使用时解密, 确保安全。 本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量xxx_SDK_AK和xxx_SDK_SK。 regionName ：所属区域名称
认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放, 使用时解密, 确保安全。 本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量xxx_SDK_AK和xxx_SDK_SK。 regionName ：所属区域名称
具体请参考创建队列。 准备一个linux弹性云服务器ECS，用于安装DLI Livy。 ECS需要放通30000至32767端口、8998端口。具体操作请参考添加安全组规则。 ECS需安装Java JDK，JDK版本建议为1.8。配置Java环境变量JAVA_HOME。 查询弹
认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量System.getenv("AK")和System.getenv("SK")。
何在Python环境获取并使用SDK。 使用须知 要使用DLI Python SDK访问指定服务的 API ，您需要确认已在DLI管理控制台开通当前服务并完成服务授权。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++
Tool），是一款开源的数据建模和转换工具，运行在Python环境上。DBT连接DLI，用来定义和执行SQL转换，支持从数据集成、转换到分析的整个数据生命周期管理，适用于大规模数据分析项目和复杂的数据分析场景。 本节操作介绍DBT连接DLI的操作步骤。 操作前准备 环境要求 确保您的系统环境满足以下要求。 操作系统：Windows
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码的编写与作业的开发，使用Notebook灵活的进行数据分析
sion>-bin.tar.gz”，支持在Linux环境中使用，且依赖JDK 1.8及以上版本。 配置DLI Spark-submit 使用spark-submit的机器安装JDK 1.8或以上版本并配置环境变量，当前仅在Linux环境下使用spark-submit工具。 下载并
SQL作业的操作步骤。 开发流程 图1 在DataArts Studio开发DLI SQL作业的流程图 环境准备：准备执行作业所需的DLI资源和DataArts Studio资源。请参考环境准备。 创建数据库和表：提交SQL脚本创建数据库和表。请参考步骤1：创建数据库和表。 导入业务数据
DLI SDK功能矩阵 SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用DLI SDK提供的接口函数进行二次开发。 Java、Python SDK功能矩阵请参见表1 表1 SDK功能矩阵 语言 功能 内容 Java OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java
将jdk上传到linux服务器对应的目录下并执行解压命令，此处上传到/usr/local目录下。 sudo tar -xzf jdk-8u261-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/ 配置环境变量。 编辑.bashrc或.profile文件，添加以下行： export
Hudi存储结构 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 在DLI环境，Hudi表的数据文件存储在OBS上，因此可以通过查看OBS文件检查。 如下，展示了Hudi 多级分区COW表存储结构的示意。 hudi_table ├── .hoodie
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