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构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题。 优势 提供地理专业算子：支持全栈Spark能力，具备丰富的Spark空间数据分析算法算子，全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光点云等巨量
keyvalue keyvalue函数用于计算将字符串str按照split1进行切分，并按split2将每组变成Key-Value对，返回key所对应的Value。 命令格式 keyvalue(string <str>,[string <split1>,string <split2>
DLI与传统自建Hadoop集群对比的优势 优势 维度 数据湖探索 DLI 自建Hadoop系统 低成本 资金成本 按照实际扫描数据量或者CU时收费，可变成本，成本可节约50%。 长期占用资源，资源浪费严重，成本高。 弹性扩缩容能力 基于容器化Kubernetes，具有极致的弹性伸缩能力。 无。
图1描述了按需计费的DLI资源各个阶段的状态。购买后，在计费周期内资源正常运行，此阶段为有效期；当您的账号因按需资源自动扣费导致欠费后，账号将变成欠费状态，资源将陆续进入宽限期和保留期。 图1 按需计费的DLI资源生命周期 欠费预警 系统会在每个计费周期后的一段时间对按需计费资源进行
Python SDK环境配置 操作场景 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual
--配置并行度 ); insert into printSink select * from dataGenSource; 该作业提交后，作业状态变成“运行中”，后续您可通过如下操作查看输出结果。 方法一： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 在对应Flink作业所在行的“操作”列，选择“更多
如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py
图2描述了按需计费的DLI资源各个阶段的状态。购买后，在计费周期内资源正常运行，此阶段为有效期；当您的账号因按需资源自动扣费导致欠费后，账号将变成欠费状态，资源将陆续进入宽限期和保留期。 图2 按需计费的DLI资源生命周期 欠费预警 系统会在每个计费周期后的一段时间对按需计费资源进行
图4描述了按需计费的DLI资源各个阶段的状态。购买后，在计费周期内资源正常运行，此阶段为有效期；当您的账号因按需资源自动扣费导致欠费后，账号将变成欠费状态，资源将陆续进入宽限期和保留期。 图4 按需计费的DLI资源生命周期 欠费预警 系统会在每个计费周期后的一段时间对按需计费资源进行
用的操作，如新购资源、弹性资源池规格变更、续费订单等，用户将无法正常进行。 按需计费 当您的账号因按需DLI资源自动扣费导致欠费后，账号将变成欠费状态。欠费后，资源进入宽限期，不能在DLI服务中提交作业，包括SQL作业，Spark作业和Flink作业。 如果您在宽限期内仍未支付欠
图1描述了按需计费的DLI资源各个阶段的状态。购买后，在计费周期内资源正常运行，此阶段为有效期；当您的账号因按需资源自动扣费导致欠费后，账号将变成欠费状态，资源将陆续进入宽限期和保留期。 图1 按需计费的DLI资源生命周期 欠费预警 系统会在每个计费周期后的一段时间对按需计费资源进行
SQL队列下已创建自定义函数F1，指定类名C1，Jar包名J1。 后续对J1包中函数实现做了逻辑修改，重新执行创建函数F1，指定类名C1，Jar包名J1。 立即生效 F1的功能变成新修改的逻辑。 场景二 在原有程序包类的基础上新增了类，新创建的函数指定为新增的类，包名不变。 在Spark SQL队列下已创建自定义函数F1，指定类名C1，Jar包名J1。
string <split2>,] string <key>) STRING 用于计算将字符串str按照split1进行切分，并按split2将每组变成Key-Value对，返回key所对应的Value。 length length(string <str>) BIGINT 返回字符串的长度。
'print' ); insert into printSink select * from dataGenSource; 该作业提交后，作业状态变成“运行中”，后续您可通过如下操作查看输出结果。 方法一： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 在对应Flink作业所在行的“操作”列，选择“更多
条件中的每一列引用必须是明确的 grouping 列，除非它出现在聚合函数中。 即使没有 GROUP BY 子句，HAVING 的存在也会使查询变成一个分组查询。这与查询包含聚合函数但没有 GROUP BY 子句时的情况相同。查询认为所有被选中的行形成一个单一的组，并且 SELECT 列表和
'print' ); insert into printSink select * from dataGenSource; 该作业提交后，作业状态变成“运行中”，后续您可通过如下操作查看输出结果。 方法一： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 在对应Flink作业所在行的“操作”列，选择“更多
); insert into printSink select * from hudiSource; 该作业提交后，作业状态变成“运行中”，后续您可通过如下操作查看输出结果。 方法一： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 在对应Flink作业所在行的“操作”列，选择“更多
'print' ); insert into printSink select * from dataGenSource; 该作业提交后，作业状态变成“运行中”，后续您可通过如下操作查看输出结果。 方法一： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 在对应Flink作业所在行的“操作”列，选择“更多
string变成了namespace: string。 Spark2.4.x：SHOW TABLES的输出schema是database: string。 Spark3.3.x： SHOW TABLES的输出schema从database: string变成了namespace:
Flink作业性能调优 性能调优相关基本概念 消费组积压 消费组积压可通过topic最新数据offset减去该消费组已提交最大offset计算得出，说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版，则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控
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