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数据保护技术 数据存储安全 为了确保您的个人敏感数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，DLI对用户数据的存储和传输进行加密保护，以防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 数据销毁机制 用户删除DLI队列后，存储在集群上的用户个人敏感数据会随之删除。
游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台，分析每日新增日志获取所需指标，通过数据来辅助决策。例如：运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等，了解游戏当前状态及后续响应活动措施；投放部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家的渠道来源，来决定下一周期重点投放哪些平台。 优势 高效的S
主题管理 在对应主题的“操作”列中，单击“添加订阅”，选择“协议”，确定订阅方式。 如果选择“短信”协议，需要在“订阅终端”中填写接收确认短信的手机号码。 如果选择“邮件”协议，需要在“订阅终端”中填写接收确认邮件的邮箱地址。 更多信息，请参考《消息通知服务用户指南》中《添加订阅》章节。
凭证”。 在“我的凭证”页面，默认显示“项目列表”，切换到“管理访问密钥”页面。 单击左侧“新增访问密钥”按钮，输入“登录密码”和“短息验证码”。 单击“确定”，下载证书。 下载成功后，在credentials文件中即可获取AK和SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明
SQL进行电商实时业务数据分析 应用场景 当前线上购物无疑是最火热的购物方式，而电商平台则又可以以多种方式接入，例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等指标，从而能在显示大屏上实时展示相关
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
用户Flink程序的依赖包与DLI Flink平台的内置依赖包冲突，导致提交失败。 解决方案 首先您需要排除是否有冲突的Jar包。 含DLI Flink提供了一系列预装在DLI服务中的依赖包，用于支持各种数据处理和分析任务。 如果您上传的Jar包中包含DLI Flink运行平台中已经存在的包，则会提示Flink
的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 DLI在Spark SQL引擎中增加SQL防御能力，基于用户可理解的SQL防御策略，实现对典型大SQL、低
Flink作业推荐配置指导 用户在创建Flink作业时，可以通过如下配置实现流应用的高可靠性能。 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2
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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的host
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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的host
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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的host
Flink有什么区别？ DLI Flink是天然的云原生基础架构。在内核引擎上DLI Flink进行了多处核心功能的优化，并且提供了企业级的一站式开发平台，自带开发和运维功能，免除自建集群运维的麻烦；在connector方面除了支持开源connector之外，还可以对接云上Mysql、GaussDB、MRS
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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的host
DWS Connector概述 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PostgreSQ
什么是用户配额？ 配额是指云平台预先设定的资源使用限制，包括资源数量和容量等。设置配额是为了确保资源合理的分配和使用，避免资源过度集中和资源浪费。 如果资源配额限制满足不了用户的使用需求，可以通过工单系统来提交您的申请，并告知您申请提高配额的理由。 在通过审理之后，系统会更新您的
Flink作业高可靠推荐配置指导（异常自动重启） 操作场景 本节操作介绍创建Flink作业时，配置流应用实现高可靠性能的操作方法。 操作步骤 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。
操作场景 在创建Spark作业时，您可以在已有的Spark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。 当前云平台尚未提供预置的Spark模板，但支持用户自定义Spark作业模板，本节操作介绍在Spark管理页面创建Spark模板的操作方法。 新建Spark作业模板
Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog
的同时，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基础，利用华为云数据湖探索、数据仓库服务以及永洪B
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