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志扩展了 Parquet 数据文件，可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结构化流式处理紧密集成，可以轻松地将单个数据副本用于批处理和流式处理操作，并提供大规模增量处理。 DLI中Delta的使用限制
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。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存
兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink Hive 方言 功能描述 Flink目前支持两种SQL 方言: default 和 hive。您需要先切换到Hive 方言，然后才能使用Hiv
配置DLI读写外部数据源数据的操作流程 DLI执行作业需要读写外部数据源时需要具备两个条件： 打通DLI和外部数据源之间的网络，确保DLI队列与数据源的网络连通。 妥善保存数据源的访问凭证确保数据源认证的安全性，便于DLI安全访问数据源。 本节操作介绍配置DLI读写外部数据源数据操作流程。
弹性资源池Flink版本只支持1.10及其以上版本，如果准备分配到弹性资源池的作业使用Flink1.7版本可能会出现兼容性问题，需要提前做好Flink版本适配。 约束与限制 弹性资源池和队列均是可用状态。 队列是按需专属队列。 队列和弹性资源池状态正常，资源未被冻结。 弹性资源池仅支持关联同一企业项目的队列资源。
DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark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
SQL作业、Flink 1.12版本的跨源访问场景，使用DLI提供的“跨源认证”管理数据源的访问凭证。 本节操作为您介绍DLI提供的跨源认证的使用方法。 约束与限制 仅Spark SQL、和Flink OpenSource SQL 1.12版本的作业支持使用跨源认证。 仅在20
算子接收到该标记后，通过当前时间减去标记中带的时间戳的方式，计算时延指标。算子的反压状态和时延可以通过Flink UI或者作业任务列表查看，一般情况下反压和高时延成对出现： 图2 反压状态和时延 性能分析 由于Flink的反压机制，流作业在存在性能问题的情况下，会导致数据源消费速
DEW解密凭据的权限，kms:dek:decrypt。 委托权限示例请参考自定义DLI委托权限和常见场景的委托权限策略。 仅支持Flink1.15版本使用DEW管理访问凭据，在创建作业时，请配置作业使用Flink1.15版本、且已在作业中配置允许DLI访问DEW的委托信息。 在DLI管理控制台新建
用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域 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
选择Flink Jar。 名称 作业名称，只能由英文、中文、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～57字节。 说明： 作业名称必须是唯一的。 描述 作业的相关描述，且长度为0～512字节。 标签 使用标签标识云资源。包括标签键和标签值。如果您需要使用同一标签标识多种云资源，即所有服务均可在
配置SuperSet通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Superset是一个开源的数据探索和可视化平台，支持对数据进行快速、直观的探索，同时支持创建丰富的数据可视化和交互式仪表板。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。
DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接
kpoint保存路径。必须和应用程序中配置的Checkpoint地址相对应。且不同作业的路径不可一致，否则无法获取准确的Checkpoint。 单击右上角“保存”，保存作业和相关参数。 单击右上角“启动”，进入“启动Flink作业”页面，确认作业规格和费用，单击“立即启动”，启动作业。
最新动态 本文介绍了数据湖探索DLI各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 集成TPC-H测试套件 用户可以通过DLI内置的TPC-H测试套件进行简单高效的交互式查
BI通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Fine BI是一款智能可视化工具，专注于数据分析和可视化。它支持连接多种数据源，能够将复杂的数据转换为直观的图表和仪表板，快速获得数据洞察。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。
0/16，单击“确定”完成安全组规则添加。 创建DLI队列连接RDS的增强型跨源连接。 如果RDS和Kafka在同一VPC和子网，则无需重复执行此步骤，在步骤2中创建的增强型跨源连接已将网络打通。 如果Kafka和RDS实例分别在两个VPC和子网下，则要执行以下步骤创建DLI队列连接RDS的增强型跨源连接。
0/16，单击“确定”完成安全组规则添加。 Kafka和CSS实例属于同一VPC和子网下？ 是，执行7。Kafka和CSS实例在同一VPC和子网，不用再重复创建增强型跨源连接。 否，执行5。Kafka和CSS实例分别在两个VPC和子网下，则要分别创建增强型跨源连接打通网络。 登录D
选择Flink版本前，需要先选择所属的队列。当前支持“1.10”和“1.11”和“1.12”。 1.12 图4 创建Flink Jar作业 结果校验。 作业处于运行中状态时，向DIS的source通道发送数据，验证DIS的sink通道能否收到数据。发送和接受都有字节数证明接收到数据。 图5 查看校验结果
不再支持混合使用年月字段和日时间字段 说明： Spark2.4.x：单位列表间隔文字可以混合使用年月字段（YEAR 和 MONTH）和日时间字段（WEEK、DAY、...、MICROSECOND）。 Spark3.3.x：单位列表间隔文字不能混合使用年月字段（YEAR 和 MONTH）和日时间字段（WEEK、DAY、
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