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开，获取方式请参考“图 MRS集群OpenTSDB IP信息”和“图 MRS集群OpenTSDB 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
API概览 本章节介绍了目前DLI所提供的API列表。 表1 DLI API列表 类型 说明 权限相关API 包括队列赋权、查看队列的使用者、数据赋权、查看数据库的使用者、查看表的使用者、查看表的用户权限和查看赋权对象使用者权限信息。 全局变量相关API 包括创建全局变量、删除全
选择“已有分组”：可选择已有的分组。 选择“创建新分组”：可输入自定义的组名称。 选择“不分组”：不需要选择或输入组名称。 说明： 如果选择分组，则对应的权限管理为对应程序包组的权限管理。 如果选择不分组，则对应的权限管理为对应程序包的权限管理。 程序包组和程序包权限管理请参考程序包权限管理。
SHOW_USERS 显示所有角色和用户的绑定关系 √ × √ √ GRANT_PRIVILEGE 数据库的赋权 √ × √ √ REVOKE_PRIVILEGE 数据库权限的回收 √ × √ √ SHOW_PRIVILEGES 查看其他用户具备的数据库权限 √ × √ √ DISPLAY_ALL_TABLES
为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据可以在DLI集中分析和管理，您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI，再使用DLI提交作业分析数据。 CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源，通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置，提高数据迁移和集成的效率。 图1 迁移数据至DLI
java样例代码 开发说明 本样例只适用于MRS的HBase。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password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。
DLI跨源分析场景连接外部数据源时，由于数据源的VPC与DLI VPC不同，网络无法连通，导致DLI无法读取数据源数据。DLI提供的增强型跨源连接功能可以实现DLI与数据源的网络连通。 本节操作为您介绍跨VPC的数据源网络连通方案： 创建增强型跨源连接：采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络。 测试
table_name Database中的表名，由字母、数字和下划线（_）组成。 columnTypeList 以逗号分隔的带数据类型的列表。列名由字母、数字和下划线（_）组成。 using 参数hudi，定义和创建Hudi table。 table_comment 表的描述信息。 location_path
RDS实例的用户名。 第二行凭据值的键为MySQLPassword，值为RDS实例的密码。 图1 设置凭据值 按需完成其他参数的配置后，单击“确定”保存凭据。 了解更多请参考创建通用凭据。 在DLI作业中使用DEW中创建的凭据 以Flink作业为例介绍使用DEW凭据的方法。 参考Flink
database_name 是 String 查看表所在的数据库名称。 表2 query参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 keyword 否 String 过滤表名称的关键词。 with-detail 否 Boolean 是否获取表的详细信息（所有者，size等）。默认值为“false”。
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
LITERAL 的时候，指定字符串常量替换 Map 中的空 key 值。 支持的Connector Kafka 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放
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 待描述的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 待描述表的名称。 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 参数类型 说明 is_success
15和Spark 3.3.1版本的作业不受更新委托权限的影响，无需自定义委托。 为兼容存量的作业委托权限需求，dli_admin_agency仍为您保留在IAM委托中。 服务授权需要主账号或者用户组admin中的子账号进行操作。 请勿删除系统默认创建的委托。 表1 DLI委托 权限名
在下拉列表中选择要使用的队列。 选择Spark版本。在下拉列表中选择支持的Spark版本，推荐使用最新版本。 不建议长期混用不同版本的Spark/Flink引擎。 长期混用不同版本的Spark/Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容，影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件，
系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息，输出到
那么导出的作业结果的路径为obs://bucket/src1/test.csv 导出方式 是 随导出创建指定路径： 该方式导出作业结果时，会创建一个新的文件夹路径，并将作业结果保存在这个路径中。适用于当您希望在新的路径下保存本次的导出结果的场景，方便作业结果的管理的回溯。 选择
DLI支持创建的数据库的最大数量为50个。 数据表 DLI支持创建的表的最大数量为5000个。 DLI支持创建表类型： Managed：数据存储位置为DLI的表。 External：数据存储位置为OBS的表。 View：视图，视图只能通过SQL语句创建。 跨源表：表类型同样为External。 创建DLI表时不支持指定存储路径。
pyspark样例代码 开发说明 支持对接CloudTable的HBase和MRS的HBase。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password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。
读取数据时，每一批次获取数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 batchsize 写入数据时，每一批次写入数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate
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