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父主题： Spark作业开发类
DWS Connector概述 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。DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。
使用Spark-submit提交Spark Jar作业 DLI Spark-submit简介 DLI Spark-submit是一个用于提交Spark作业到DLI服务端的命令行工具，该工具提供与开源Spark兼容的命令行。 准备工作 授权。 DLI使用统一身份认证服务（Identity
父主题： SQL作业开发类
表1 DLI获取访问凭据相关开发指南 类型 操作指导 说明 Flink作业场景 Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 Flink Opensource SQL场景使用DEW管理和访问凭据的操作指导，将Flink作业的输出数据写入到Mysql或DWS时，在connector
图3 Driver信息 图4 Executor信息 父主题： Spark作业开发类
父主题： SQL作业开发类
Hudi表模型设计规范 规则 Hudi表必须设置合理的主键。 Hudi表提供了数据更新和幂等写入能力，该能力要求Hudi表必须设置主键，主键设置不合理会导致数据重复。主键可以为单一主键也可以为复合主键，两种主键类型均要求主键不能有null值和空值，可以参考以下示例设置主键： SparkSQL
创建函数 功能描述 DLI支持创建使用UDF和UDTF等自定义函数应用于Spark作业开发当中。 具体使用自定义函数端到端的开发指导可以参考：Spark SQL作业使用UDF和Spark SQL作业使用UDTF。
创建Flink Jar作业 Flink 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。
管理DLI全局变量 什么是全局变量 DLI支持在管理控制台设置全局变量，将作业开发过程中频繁使用的变量设置为全局变量，可以避免在编辑作业过程中重复定义，减少开发与维护成本。通过使用全局变量可以替换长难复杂变量，简化复杂参数，提升SQL语句可读性。
Hudi数据表Archive规范 Archive（归档）是为了减轻Hudi读写元数据的压力，所有的元数据都存放在这个路径：Hudi表根目录/.hoodie目录，如果.hoodie目录下的文件数量超过10000就会发现Hudi表有非常明显的读写时延。 规则 Hudi表必须执行Archive
Flink Jar作业开发 Flink Jar作业开发基础样例 通过自定义作业与MRS进行交互为例进行介绍Flink Jar作业开发样例。 使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 介绍将kafka数据处理后写入到OBS的操作样例。
具体方法如下： Statement st = conn.stamte() st.execute("set spark.sql.shuffle.partitions=20") 父主题： Spark作业开发类
下载并安装JDBC驱动包 操作场景 JDBC用于连接DLI服务，您可以在Maven获取JDBC安装包，或在DLI管理控制台下载JDBC驱动文件。 本文介绍通过JDBC连接DLI并提交SQL作业。 获取服务端连接地址 连接DLI服务的地址格式为：jdbc:dli://<endPoint
VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [{columnName [, columnName ]* }] [COMMENT view_comment] AS query_expression 功能描述 通过定义数据视图的方式，将多层嵌套写在数据视图中，简化开发过程
VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [{columnName [, columnName ]* }] [COMMENT view_comment] AS query_expression 功能描述 通过定义数据视图的方式，将多层嵌套写在数据视图中，简化开发过程
使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 操作场景 在Linux或Windows环境下您可以使用JDBC应用程序连接DLI服务端提交作业。 使用JDBC连接DLI提交的作业运行在Spark引擎上。 JDBC版本2.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
父主题： SQL作业开发类
DLI JDBC Driver支持的API列表 DLI JDBC Driver支持JDBC标准的众多API，也有部分API不支持用户调用，例如涉及事务调用的API“prepareCall”，调用这类API将抛出“SQLFeatureNotSupportedException”异常。
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