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操作步骤 在使用JDBC的机器中安装JDK，JDK版本为1.7或以上版本，并配置环境变量。
图1 增强型跨源连接配置流程 配置DLI队列与公网网络连通 通过配置SNAT规则，添加到公网的路由信息，可以实现队列到和公网的网络打通。 图2 配置DLI队列访问公网流程 父主题： 增强型跨源连接类
使用DLI的跨源认证管理数据源访问凭证 跨源认证概述 创建CSS类型跨源认证 创建Kerberos跨源认证 创建Kafka_SSL类型跨源认证 创建Password类型跨源认证 跨源认证权限管理 父主题： 配置DLI读写外部数据源数据
剩余的CU（弹性资源池最大CU-所有队列的最小CU数之和）则根据配置的优先级顺序分配： 如果队列的优先级不同，根据配置的优先级顺序分配，直到剩余的CU数分配完成。
管理增强型跨源连接 查看增强型跨源连接的基本信息 增强型跨源连接权限管理 增强型跨源连接绑定弹性资源池 增强型跨源连接与弹性资源池解绑 添加增强型跨源连接的路由信息 删除增强型跨源连接的路由信息 修改弹性资源池的主机信息 增强型跨源连接标签管理 删除增强型跨源连接 父主题： 配置DLI
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。
例如在使用Spark SQL来创建访问CSS的表时使用es.certificate.name字段配置跨源认证信息名称，配置连接安全CSS集群。 创建完跨源认证，可以参考创建DLI表关联CSS使用Spark SQL来创建访问CSS的表。
联系技术支持，修改集群心跳配置参数。 父主题： Flink作业性能调优类
父主题： 配置DLI读写外部数据源数据
Kafka配置SSL时使用该配置。
“脏数据策略”选择“保存”时，配置“脏数据转储地址”。单击地址框选择保存脏数据的OBS路径。 仅DIS数据源支持配置脏数据策略。 （可选）根据需要设置自定义配置。相关参数详情可以参考Flink作业调优。 图3 自定义配置 单击“保存”，保存作业和相关参数。
通过配置pwd_auth_name字段写入创建的Password类型的跨源认证名称。如果配置该参数则不需要在SQL中配置数据源的账号密码。 具体的建表操作指导请参考DLI 语法参考。
跨源认证权限管理 操作场景 通过跨源认证的用户授权，可设置分配不同的跨源认证，且不同用户的作业不影响跨源认证的使用。 使用须知 管理员用户和跨源认证的所有者拥有所有权限，不需要进行权限设置且其他用户无法修改其跨源认证权限。 给新用户设置跨源认证权限时，该用户所在用户组具有Tenant
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。
配置跨源认证后，无需在作业中重复配置数据源认证信息，提高数据源认证的安全性，便于DLI安全访问数据源。 SQL作业、Flink 1.12版本的跨源访问场景，使用DLI提供的“跨源认证”管理数据源的访问凭证。 本节操作为您介绍DLI提供的跨源认证的使用方法。
删除增强型跨源连接 操作场景 本节操作介绍在控制台删除不再使用的增强型跨源连接的操作步骤。 操作步骤 登录DLI管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“跨源管理 > 增强型跨源 ”。 选择待删除的增强型跨源连接，单击操作列的“删除”。 单击“是”，删除增强型跨源连接。 父主题： 管理增强型跨源连接
添加增强型跨源连接的路由信息 操作场景 路由即路由规则，在路由中通过配置目的地址、下一跳类型、下一跳地址等信息，来决定网络流量的走向。路由分为系统路由和自定义路由。 增强型跨源连接创建后，子网会自动关联系统默认路由。
单击“添加/编辑标签”，弹出“添加/编辑标签”对话框，配置参数。标签键和标签值设置完成后，单击“添加”，将标签加入到输入框中。 图1 添加标签 表1 标签配置参数 参数 参数说明 标签键 您可以选择： 在输入框的下拉列表中选择预定义标签键。
删除增强型跨源连接的路由信息 操作场景 本节操作指导用户删除不再使用的路由信息。 约束限制 当自定义路由表被关联至子网时，则无法删除。 请先通过更换子网关联的路由表将子网关联到其他的路由表，然后尝试删除。 操作步骤 登录DLI管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“跨源管理 > 增强型跨源
具体方法：在submit-job请求体conf字段中配置“dli.sql.files.maxPartitionBytes=33554432”。 该配置项默认值为128MB，将其配置成32MB，可以减少单个任务读取的数据量，避免因过高的压缩比，导致解压后单个任务处理的数据量过大。
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