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数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。 如何创建DWS集群
并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS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DWS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 opensource
参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的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。
参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的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。
灵活便捷的与DWS进行数据的读写操作。 您可以通过自定义函数（UDF）的方式使用DWS自研的DWS Connector。自定义函数操作请参考自定义函数。 DWS-Connector的使用方法请参考dws-connector-flink。 （废弃，不推荐使用）DLI服务的DWS C
greSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数
可以通过标签实现资源的标识与管理。 使用场景 通常您的业务系统可能使用了华为云的多种云服务，您可以为这些云服务下不同的资源实例分别设置标签，各服务的计费详单会体现这些资源实例设置的标签。如果您的业务系统是由多个不同的应用构成，为同一种应用拥有的资源实例设置统一的标签将很容易帮助您对不同的应用进行使用量分析和成本核算。
DLI服务架构：Serverless DLI是无服务器化的大数据查询分析服务，其优势在于： 按量计费：真正的按使用量（扫描量/CU时）计费，不运行作业时0费用。 自动扩缩容：根据业务负载，对计算资源进行预估和自动扩缩容。 如何访问DLI 云服务平台提供了Web化的服务管理平台，既可以通过管理控制台和基
基准测试的度量单位是每小时执行的查询数( QphH@size)，其中“H”表示每小时系统执行复杂查询的平均次数，“size”表示数据库规模的大小，能够反映出系统在处理查询时的能力。TPC-H 是根据真实的生产运行环境来建模的,这使得它可以评估一些其他测试所不能评估的关键性能参数。总而言之，TPC组织颁布的TPC-H
随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。quantile digest是一个分位数的集合，当需要查询的数据落在某个分位数附近时，就可以用这个分位数做为要查询数据的近似值。它的精度可以调节，但更高精度的结果会带来空间的昂贵开销。
常见场景的委托权限策略 本节操作提供了DLI常见场景的委托权限策略，用于用户自定义权限时配置委托的权限策略。委托策略中的“Resource”根据需要具体情况进行替换。 数据清理委托权限配置 适用场景：数据清理委托，表生命周期清理数据及lakehouse表数据清理使用。该委托需新建
Beeline是数据分析师和数据工程师的重要工具之一，适用于大规模数据处理的场景。Beeline提供了的SQL引擎，使得用户可以使用SQL的语言来执行数据查询、数据分析和管理任务。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通
afka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 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
为了提高Kyuubi的访问效率，建议在主机的/etc/hosts 配置Kyuubi主机IP的映射关系。 执行ifconfig查看主机IP地址。 图2 查看主机IP地址 将该IP配置在/etc/hosts文件中。 图3 在/etc/hosts文件中配置IP地址 步骤2：Fine BI安装数据连接驱动
在委托设置页面，按需选择所需的委托权限。 其中“DLI Datasource Connections Agency Access”是跨源场景访问和使用VPC、子网、路由、对等连接的权限。 了解更多DLI委托权限请参考DLI委托权限。 选择dli_management_agency需要包含的权限后，并单击“更新委托权限”。
afka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 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
数据库名称：本例输入DLI数据库名称。 服务器地址：输入Kyuubi服务器的弹性公网IP地址。 端口号：Kyuubi服务监听的端口，使用Hive Thrift协议，默认端口10009。 用户名和密码：按需配置Kyuubi服务器用户名和密码。 按需配置其他高级选项，然后保存配置。 图5 ODBC配置数据源连接信息
将配置完成的作业信息设置为模板。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业模板”>“Spark模板”，页面跳转至Spark作业页面。 参考创建Spark作业配置作业参数。 作业编辑完成后，单击“设为模板”。 输入模板名称和描述信息。 设置模板的分组信息。便于模板的统一管理。
Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景，即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。 Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包，适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景，且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力。 本节操作介绍在DLI管理控制台创建Flink Jar作业的操作步骤。
项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 database_name 是 String 被查询的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 被查询的表名称。 user_name 是 String 被查询的用户名称。 请求消息 无请求参数。 响应消息 表2 响应参数 参数名称 是否必选
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