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DLI资源 资源是服务中存在的对象。在DLI中，资源如下，您可以在创建自定义策略时，通过指定资源路径来选择特定资源。 表1 DLI的指定资源与对应路径 资源类型 资源名称 资源路径 queue DLI队列 queues.queuename database DLI数据库 databases
页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功，可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。 创建Spark作业时选择的“所属队列”为创建跨源连接时所绑定的队列。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys
时具备该全局变量修改权限的用户均可以修改对应的变量值。 删除全局变量 在“全局变量”页面，单击变量“操作”列中的“删除”，可删除对应的变量。 如果同账号同项目下存在多个相同名称的全局变量，优先删除用户自建的。如果仅存在唯一名称的全局变量，则具备删除权限即的用户均可删除该全局变量。
json数据类型的数据，输出到日志文件中。 参考增强型跨源连接，根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，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
Capture）技术的缩写，它可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的中。CDC在数据同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 本示例通过创建MySQL CDC源表来监控MySQL的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。
弹性资源池模式：计算资源的池化管理模式，提供计算资源的动态扩缩容能力，同一弹性资源池中的队列共享计算资源。通过合理设置队列的计算资源分配策略，可以提高计算资源利用率，应对业务高峰期的资源需求。 适用场景：适合业务量有明显波动的场合，如周期性的数据批处理任务或实时数据处理需求。 支持的队列类型：
与云审计服务（CTS）的关系 云审计服务（Cloud Trace Service）为DLI提供对应用户的操作审计。 云审计服务支持的DLI操作请参考《云审计服务支持的DLI操作列表说明》。 与云监控服务（CES）的关系 云监控（Cloud Eye）为DLI提供监控数据，监控作业中的多项指标，从而集中高效地呈现状态信息。
添加到弹性资源池中的队列不再单独计费，以弹性资源池为计费项计费： 按需计费模式：按弹性资源池的实际CUs计费。 包年/包月计费模式：按弹性资源池的实际CUs计费，其中规格部分包年/包月，超出规格的部分按需计费。 弹性资源池CU时套餐包：按购买的套餐包周期价格扣费，其中套餐包内的规格包周期计费，超出套餐包规格的部分按需计费。
赋权：当前用户可将作业的权限赋予其他用户。 回收：当前用户可回收其他用户具备的该作业的权限，但不能回收该作业所有者的权限。 查看其他用户具备的权限：当前用户可查看其他用户具备的该作业的权限。 为已有权限的用户赋予权限或回收权限。 在对应作业“用户权限信息”区域的用户列表中，选择需要
敏感类的业务，如交互类的查询等。 库表管理中表的列表页面，表类型为Managed的即代表DLI表。 OBS表 OBS表的数据存储在OBS上，适用于对时延不敏感的业务，如历史数据统计分析等。 OBS表通常以对象的形式存储数据，每个对象包含数据和相关的元数据。 库表管理中表的列表页面
适用于当用户切换区域、项目或用户时，需要创建相同的作业，而作业比较多的情况。此时，不需要重新创建作业，只需要将原有的作业导出，再在新的区域、项目或者使用新的用户登录后，导入作业即可。 如果需要导入自建的作业，建议使用创建作业的功能。 具体请参考创建Flink OpenSource SQL作业，创建Flink
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作为持久化的Catalog，二是利用Flink来读写Hive的表。Overview
请参见流水与明细账单。 图3 查询数据存储的资源账单 查看数据扫描量的资源账单 DLI的default队列采用数据扫描量的计费方式。扫描量计费=单价*扫描量数据（GB）。怎样查看DLI的数据扫描量？ 您可以在费用中心查询DLI数据扫描量的资源账单。 在控制台顶部菜单栏中选择“费用与成本
创建表时指定表的生命周期 功能描述 DLI提供了表生命周期管理功能，在创建表时指定表的生命周期。DLI会根据每张表的最后修改时间和表的生命周期来判断是否要回收此表。通过设置表的生命周期，可以帮助您更好的管理数目众多的表，自动清理长期不再使用的数据表，简化数据表的回收流程。同时支持数据恢复设置，避免因误操作丢失数据。
策略。IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。 Effect 作用。包含两类：允许（Allow）和拒绝（Deny），既有Allow又有Deny的授权语句时，遵循Deny优先的原则。 Action 授权项，指对资源的具体操作权限，不超过100个，如图1所示。
和Kafka集群所在的虚拟私有云和子网分别创建跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置ClickHouse和Kafka集群安全组的入向规则，使其对当前将要使用的Flink作业队列网段放通。参考测试地址连通性根据ClickHouse和Kafka的地址测试队列连通性。如
sparkSession.sql("drop table css_table"); 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择Spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交
端口信息”。若使用经典型跨源，填写经典型跨源返回的连接地址，管理控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。 metric 所创建的dli表对应的OpenTSDB中的指标名称。 tags metric对应的标签，用于归类、过滤、快速检索等操作，可以是1到8个，以“，”分隔，包括对应metric下的所有tagk的值。 通过SQL
DLI提供了一个通用接口，可用于获取用户在启动Flink作业时设置的委托的临时凭证。该接口将获取到的该作业委托的临时凭证封装到com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials类中。 本操作介绍获取Flink作业委托临时凭证的操作方法。 Spark作业场景 Spark
Flink Jar作业只能运行在预先创建的独享队列上。 如果“所属队列”下拉框中无可用的独享队列，请先创建一个独享队列并将该队列绑定到当前用户 选择Flink Jar作业运行的队列 应用程序 用户自定义的程序包 自定义的程序包 主类 指定加载的Jar包类名，如FlinkDisToDisExample。
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