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Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块，提供在线的开发和调试能力，用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后，您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代码的编写与作业的开发，使用Notebook灵活的进行数据分析与探索，本节操作介
k作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。 本例介绍通过DLI控制台提交Jar作业程序包的基本流程。
SDK获取与安装 Python SDK安装方式 本节操作介绍安装Python SDK的操作指导。 获取DLI SDK 在“DLI SDK DOWNLOAD”页面，单击选择所需的SDK链接，即可获取对应的SDK安装包。 “dli-sdk-python-x.x.x.zip”压缩包，解压后目录结构如下：
产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势： 表1 Serverless DLI与传统自建Hadoop集群对比的优势
资产识别与管理 DLI 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
的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考”数据湖探索
、私有能力等内置到自定义镜像中，以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。 使用限制
成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 create table filesystemSink ( attr_name
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如
跨源访问可以减少数据的复制和延迟。 跨源访问的必要条件包括“DLI与数据源网络连通”、“DLI可获取数据源的访问凭证”： DLI与数据源网络连通：您可以参考配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）配置DLI与数据源的网络连通。 管理数据源的凭证： 您可以使用DLI提供的跨源认证功能管理访问指定数据源的认证信息。
SQL作业编辑器 作业管理 数据管理 作业模板 跨源连接 常用语法 Spark SQL语法参考 Flink OpenSource SQL语法参考 运维与监控 查看审计日志 查看监控指标 06 开发 您可以使用客户端或第三方BI工具对接DLI，以及通过DLI跨源连接进行数据分析。 客户端工具操作指导
身份认证与访问控制 身份认证 用户访问DLI的方式主要有两种，包括DLI Console界面、DLI Open API等，其本质都是通过DLI提供的REST API接口进行请求。 DLI的接口均需要通过认证鉴权才能访问，控制台发送的请求与调用API接口的请求均支持Token认证鉴权。
SQL语法约束与定义 语法支持类型 保留关键字 DDL语法定义 DML语法定义 父主题： Flink Opensource SQL1.15语法参考
SQL语法约束与定义 语法支持类型 语法定义 父主题： Flink Opensource SQL1.10语法参考
SQL语法约束与定义 语法支持类型 语法定义 父主题： Flink Opensource SQL1.12语法参考
”。本例对重点参数加以说明，其他参数根据业务情况自行配置即可。 Flink Jar作业可靠性配置与SQL作业相同，不再另行说明。 根据如下公式，配置作业的“CU数量”、“管理单元”与“最大并行数”： CU数量 = 管理单元 + (算子总并行数 / 单TM Slot数) * 单TM所占CU数
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如
约束与限制 弹性资源池约束限制 更多弹性资源池约束限制请参考弹性资源池使用约束限制。 表1 弹性资源池约束限制 限制项 说明 资源规格 当前弹性资源池最大的计算资源 32000CUs。 弹性资源池中可创建队列的最小CU： 通用队列：4CUs SQL队列：Spark SQL队列：8CUs；HetuEngine
约束与限制 您能创建的资源的数量与配额有关系，如果您想查看服务配额、扩大配额，具体请参见《如何申请扩大配额》。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： API使用前必读
parallelism 否 (none) Interger 定义upsert-kafka sink 算子的并行度。默认情况下，由框架确定并行度，与上游链接算子的并行度保持一致。 properties.* 否 (none) String 该选项可以传递任意的 Kafka 参数。 选项的后缀名必须匹配定义在
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