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如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py
a SDK使用说明。 队列相关 介绍创建队列、获取默认队列、查询所有队列、删除队列的Java SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询指定资源包、删除资源包的Java SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关Java SDK使用说明。
keystore的位置/文件。 avro-confluent.ssl.keystore.password 否 无 String SSL keystore的密码。 avro-confluent.ssl.truststore.location 否 无 String SSL truststore的位置/文件。
location 安全CSS集群的证书，生成的keystore文件在OBS上的地址。 es.net.ssl.keystore.pass 安全CSS集群的证书，生成的keystore文件时的密码。 es.net.ssl.truststore.location 安全CSS集群的证书，生成的truststore文件在OBS上的地址。
SSL场景） 创建DMS的kafka集群，开启SASL_SSL，并下载SSL证书，将下载的证书client.jks上传到OBS桶中。 其中，properties.sasl.jaas.config字段包含账号密码，使用DEW进行加密。 CREATE TABLE ordersSource
HBase表之前确保HBase的表是存在的。以样例代码为例，具体的流程是： 远程登录ECS，通过hbase shell命令查看表信息。其中，“hbtest”是要查询的表名。 describe 'hbtest' （可选）如果不存在对应的HBase表，可以创建该表，具体的命令是： create
DLI将Flink作业数据输出到ClickHouse中。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。 前提条件 该场景需要与C
Spark如何将数据写入到DLI表中 使用Spark将数据写入到DLI表中，主要设置如下参数： fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下： import logging from operator
将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 缺少pymysql模块，可以查看是否有对应的egg包，如果没有，在“程序包管理”页面上传pyFile。具体步骤参考如下： 将egg包上传到指定的OBS桶路径下。 登录DLI管理控制台，单击“数据管理
查看弹性资源池扩缩容历史 操作场景 当弹性资源池添加队列、删除队列，或添加的队列扩缩容时，可能会引起弹性资源CUs扩缩容变化。控制台提供的“扩缩容历史”功能，可以查看弹性资源池的CUs变化历史。 约束与限制 当前控制台仅支持查看30天以内的弹性资源池扩缩容历史。 查看弹性资源池扩缩容历史
用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，优先推荐您使用DLI提供的跨源认证。
15相关依赖包信息： 查看Flink日志。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击作业名称，选择“运行日志”。 控制台只展示最新的运行日志，更多日志信息请查看保存日志的OBS桶。 在日志中搜索依赖包信息。 在日志中搜索“Classpath:”即可查看相关依赖包信息。
DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中，表类型仅支持结果表。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。 表1 支持类别 类别 详情
关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据如何创建表 如果需要关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据，可以使用异步模式创建表。 以下是一个示例的建表语句，展示了如何使用 JSON 格式选项来指定 OBS 中的路径： create table tb1 using json options(path
Flink Jar作业是否支持上传配置文件，要如何操作？ Flink Jar作业上传配置文件操作流程 自定义(JAR)作业支持上传配置文件。 将配置文件通过程序包管理上传到DLI； 在Flink jar作业的其他依赖文件参数中，选择创建的DLI程序包； 在代码中通过ClassName
Flink作业重启后，如何保证不丢失数据？ DLI Flink提供了完整可靠的Checkpoint/Savepoint机制，您可以利用该机制，保证在手动重启或者作业异常重启场景下，不丢失数据。 为了避免系统故障导致作业异常自动重启后，丢失数据： 对于Flink SQL作业，您可以
X版本功能重构后，仅支持从DLI作业桶读取查询结果，如需使用该特性需具备以下条件： 在DLI管理控制台“全局配置 > 工程配置”中完成作业桶的配置。 2024年5月起，新用户可以直接使用DLI服务的“查询结果写入桶”功能，无需开通白名单。 对于2024年5月之前开通并使用DLI服务的用户，如需使用“查询结果写入桶”功能，必须提交工单申请加入白名单。
DLI支持将Flink作业数据输出到ClickHouse数据库中。ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。 前提条件 该场景需要与C
dis的详细信息，请访问Redis官方网站https://redis.io/。 前提条件 要建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。
源表、维表、结果表 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 JDBC结果表如果定义了主
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