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区域和可用区 什么是区域、可用区？ 区域和可用区用于描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Re
建立DLI与共享VPC中资源的网络连接 共享VPC简介 共享VPC是通过资源访问管理服务（RAM）将本账号的VPC资源共享给其他账号使用。例如，账号A可以将自己账号下创建的VPC和子网共享给账号B。在账号B接受共享以后，账号B可以查看到共享的VPC和子网，并可以使用该共享VPC和子网创建资源。
DLI委托。 授权DLI读写OBS的权限并不包含在的DLI委托dli_management_agency中。需要您创建自定义委托，并将委托配置在作业中（使用Flink 1.15和Spark 3.3及以上版本的引擎执行作业时需要配置）。 了解dli_management_agency请参考DLI委托概述。
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。 对于H
he HBase提供的分布式、可伸缩、全托管的KeyValue数据存储服务，为DLI提供了高性能的随机读写能力，适用于海量结构化数据、半结构化数据以及时序数据的存储和查询应用，适用于物联网IOT应用和通用海量KeyValue数据存储与查询等场景。CloudTable的更多信息，请参见《表格存储服务用户指南》。
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Parquet Format 功能描述 Apache Parquet格式允许读写 Parquet 数据。更多具体使用可参考开源社区文档：Parquet Format。 支持的Connector FileSystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format
码等属性。 Flink Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 访问OBS的AKSK为例介绍Flink Jar使用DEW获取访问凭证读写OBS的操作指导。 用户获取Flink作业委托临时凭证 DLI提供了一个通用接口，可用于获取用户在启动Flink作业时设置的委托的临时凭证。该
SQL作业分析OBS数据 DLI支持将数据存储到OBS上，后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括：创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已创建OBS的桶。具体
Raw Format 功能描述 Raw format 允许读写原始（基于字节）值作为单个列。 Raw Format将 null 值编码成 byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制，因为 upsert-kafka 将 null 值视为
数据清理委托权限配置 允许DLI读写OBS将日志转储 自定义 DLI Flink作业下载OBS对象、OBS/DWS数据源（外表）、日志转储、使用savepoint、开启checkpoint，DLI Spark作业下载OBS对象、读写OBS外表。 访问和使用OBS的权限策略 允许DLI在访问DEW获取数据访问凭证
码等属性。 Flink Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 访问OBS的AKSK为例介绍Flink Jar使用DEW获取访问凭证读写OBS的操作指导。 用户获取Flink作业委托临时凭证 DLI提供了一个通用接口，可用于获取用户在启动Flink作业时设置的委托的临时凭证。该
Orc Format 功能描述 Apache Orc Format允许读写ORC数据。更多具体使用可参考开源社区文档：Orc Format。 支持的Connector FileSystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format 是 无 String
Hudi表需要使用hudi catalog。并不适用于hive catalog。 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 语法格式 CREATE
JSON Format 功能描述 JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前，JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。更多具体使用可参考开源社区文档：JSON Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka
测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。
带宽和百万级别的IOPS，适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时不会统计大小。 添加数据时会修改大小至0。 如需查看表大小可以通过OBS查看。 CTAS建表语句不能指定表的属性。 OBS目录下包含子目录的场景： 创建表时，若指定路径为OBS上的目录，且该目录下包含子目录
测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。
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