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创建非弹性资源池队列（废弃，不推荐使用） 非弹性资源池模式的队列是DLI的上一代计算资源管理方式，按使用需求购买和释放资源，需要预先估计资源使用需求再进行购买。 优先推荐使用弹性资源池队列，提高资源使用的灵活性和资源利用效率。购买弹性资源池并在弹性资源池中添加队列请参考创建弹性资源池并添加队列。
DLI Hudi元数据 DLI Hudi元数据说明 创建Hudi表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。 Hudi支持对接DLI元数据和Lakeformation元数据（仅Spark 3.3.1及以上版本支持对接Lakeformation元数据），对接方式与Spark一致。 DL
当data-type设置为“sorted-set”数据类型的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。 枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null
DWS结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到数据仓库服务（DWS）中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。
创建Spark作业 DLI Spark作业为用户提供全托管式的Spark计算服务。 在总览页面，单击Spark作业右上角的“创建作业”，或在Spark作业管理页面，单击右上角的“创建作业”，均可进入Spark作业编辑页面。 进入Spark作业编辑页面，页面会提示系统将创建DLI临
DWS源表 功能描述 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数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data
DLI Delta元数据 在DLI中提交Spark SQL作业开发Delta的SQL语法请参考Delta SQL语法参考。 在DLI中提交Spark Jar作业开发Delta请参考在DLI使用Delta提交Spark Jar作业。 DLI Delta元数据说明 创建Delta表时会在元数据仓创建表的相关元数据信息。
创建批处理作业 功能介绍 该API用于在某个队列上创建批处理作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v2.0/{project_id}/batches 参数说明 表1 URI参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 project_id
pyspark样例代码 开发说明 支持对接CloudTable的HBase和MRS的HBase。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
计费概述 数据湖探索DLI的计费由不同的计费项组成，不同的计费项有不同的计费模式，如图1所示。 图1 DLI的计费组成 计费项 DLI的计费项包括计算计费、存储计费、扫描量计费。DLI的计费详情请参见DLI产品价格详情。您可以通过DLI提供的价格计算器，快速计算出购买资源的参考价格。
配置YongHong BI连接DLI进行数据查询和分析 YongHong BI是一款企业级数据分析工具。支持数据可视化、报表制作、数据分析和决策支持的功能，帮助企业洞察业务数据，提升决策效率。 本节操作介绍YongHong BI连接DLI的操作步骤。 操作前准备 环境要求： 已安装YongHong
在DLI使用Hudi提交Spark Jar作业 提交Spark jar作业的场景需要手动配置由LakeFormation提供元数据服务的Hudi锁实现类，请参照 Hudi锁配置说明。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Spark作业”，进入到Spark作业的界面。 提交Hudi相关的Spark
DLI作业开发流程 本节内容为您介绍DLI作业开发流程。 创建IAM用户并授权使用DLI 如果您是企业用户，并计划使用IAM对您所拥有的DLI资源进行精细的权限管理，请创建IAM用户并授权使用DLI。具体操作请参考创建IAM用户并授权使用DLI。 首次使用DLI您需要根据控制台的
DLI预置的SQL模板中TPC-H样例数据说明 TPC-H样例数据简介 TPC-H（商业智能计算测试） 是交易处理效能委员会（TPC,Transaction Processing Performance Council) 组织制定的用来模拟决策支持类应用的一个测试集。目前，在学术
使用Notebook实例提交DLI作业 Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块，提供在线的开发和调试能力，用于编写和调测模型训练代码。完成DLI对接Notebook实例后，您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代
ClickHouse结果表 功能描述 DLI将Flink作业数据输出到ClickHouse中。 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。详细请参考ClickHouse组件操作。
使用DLI提交Flink Jar作业 操作场景 Flink Jar作业适用于需要自定义流处理逻辑、复杂的状态管理或特定库集成的数据分析场景。需要用户自行编写并构建Jar作业程序包，在提交Flink Jar作业前，将Jar作业程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。
管理Flink作业模板 Flink模板包括样例模板和自定义模板。用户可以在已有的样例模板中进行修改，来实现实际的作业逻辑需求，节约编辑SQL语句的时间。也可以根据自己的习惯和方法自定义作业模板，方便后续可以直接调用或修改。 Flink模板管理主要包括如下功能： Flink SQL样例模板
DLI SDK与API的对应关系 OBS授权 表1 OBS授权相关API&SDK的对应关系表 Class Method Java Method Python Method API Authorize OBS授权 authorizeBucket - POST /v1.0/{proj
DLI支持的Prometheus基础监控指标 表1提供了DLI支持的Prometheus基础监控指标，AOM Prometheus支持免费存储基础指标。 除基础指标外，AOM Prometheus提供的自定义指标按计费规则付费使用。 表1 DLI支持的Prometheus监控指标
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