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图3 导出消费数据 左侧导航栏，选择“导出记录”。下载对应的消费明细数据。 步骤2：分析账户消费结构并优化 在DLI上进行消费明细分析。 将1下载的消费明细数据上传到已建好的OBS桶中。 在数据湖探索服务中创建表。 登录DLI控制台，左侧导航栏单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“
UDF]\",\n \"input_operators_id\" : [ ]\n } ]\n}" } 为了便于查看返回体信息，我们将stream_graph格式化后如下所示： "jid": "65b6a7b0c1ad95b1722a92b49d2f6eba",
id、location、city：限定了长度，插入数据时须按长度给定数据值，否则查询时会发生编码格式错误。 操作结果； 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。
DLI内置依赖包 DLI内置依赖包是平台默认提供的依赖包，用户打包Spark或Flink jar作业jar包时，不需要额外上传这些依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。 Spark 3.1.1 依赖包 表1 Spark 3.1.1 依赖包 依赖包名称 accessors-smart-1
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