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BI工具连接DLI方案概述 BI工具是数据分析的强大助手，提供数据可视化、报表生成和仪表板创建等功能。 DLI服务通过对数据的融合分析处理，可以为BI工具提供标准的、有效的高质量数据，供给后续的数据统计分析使用。 通过连接到DLI，BI工具可以更加灵活的使用DLI访问和分析数据，帮助企业快速做出基于数据的决策。
需要创建一个OBS桶将数据上传到对象存储服务OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 OBS的使用涉及以下几项费用： 存储费用：静态网站文件存储在OBS中产生的存储费用。 请求费用：用户访问OBS中存储的静态网站文件时产生的请求费用。 流量费用：用户使用自定义域名通过公网访问OBS时产生的流量费用。 实际产生的
队列相关API（废弃） 修改队列网段（废弃） 创建队列定时扩缩容计划（废弃） 查看队列定时扩缩容计划（废弃） 批量删除队列定时扩缩容计划（废弃） 单个删除队列定时扩缩容计划（废弃） 修改队列定时扩缩容计划（废弃） 父主题： 历史API
使用BI工具连接DLI分析数据 BI工具连接DLI方案概述 配置DBeaver连接DLI进行数据查询和分析 配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 配置YongHong BI连接DLI进行数据查询和分析 配置PowerBI通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 配置Fine
使用客户端工具连接DLI 使用JDBC提交SQL作业 使用Spark-submit提交Spark Jar作业 使用Livy提交Spark Jar作业
建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。 语法格式 1 2 3 4
计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读 高 低 批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖，表模型采用MOR表。 实时入湖一般的性能要求都在分钟内或者分钟级，结合Hudi两种表模型的对比，因此在实时入湖场景中需要选择MOR表模型。
应用场景 DLI服务适用于海量日志分析、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。 海量日志分析 游戏运营数据分析 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
有访问OBS对应的桶的权限，但是Spark作业访问时报错 verifyBucketExists on XXXX: status [403] Spark作业运行大批量数据时上报作业运行超时异常错误 使用Spark作业访问sftp中的文件，作业运行失败，日志显示访问目录异常 执行作业的用户数据库和表权限不足导致作业运行失败
max-actions 否 批量写入时的每次最大写入记录数 connector.bulk-flush.max-size 否 批量写入时的最大数据量，当前只支持MB，请带上单位 mb connector.bulk-flush.interval 否 批量写入时的刷新的时间间隔，单位为milliseconds，无需带上单位
retained设置的阈值。如果是Flink写hudi，则至少提交的checkpoint要超过这个阈值；如果是批写Hudi，则批写次数要超过这个阈值。 建议 MOR表下游采用批量读模式，采用clean的版本数为compaction版本数+1。 MOR表一定要保证Compaction Plan能够被成功执行，Compaction
stopFlinkJob(body); System.out.println(result); } 批量删除作业 DLI提供批量删除Flink作业的接口。您可以使用该接口批量删除任何状态的Flink作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。 语法格式 create table
使用JDBC提交SQL作业 本文介绍通过JDBC连接DLI并提交SQL作业。 下载并安装JDBC驱动包 使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 DLI JDBC Driver支持的API列表 父主题： 使用客户端工具连接DLI
图2 续费管理 为包年/包月资源开通自动续费。 单个资源开通自动续费：选择需要开通自动续费的资源，单击操作列“更多 > 开通自动续费”。 批量资源开通自动续费：选择需要开通自动续费的资源，单击列表左上角的“更多 > 开通自动续费”。 选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“开通”。
使用Livy提交Spark Jar作业 DLI Livy简介 DLI Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建DLI队列。在“队列类型”中选择“通用队列”，即Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。 准备一个li
表时严重依赖parquet文件是否存在，如果当前Hudi表写的是log文件，采用Spark写入就会导致重复数据的产生。在批量初始化阶段 ，先采用Spark批量写入Hudi表，再用Flink基于Flink状态索引写入不会有问题，原因是Flink冷启动的时候会遍历所有的数据文件生成状态索引。
启动作业，有以下两种方式： 启动单个作业 选择一个作业，在对应的“操作”列中，单击“启动”。 也可以在作业列表中，勾选一个作业，单击作业列表左上方的“启动”。 批量启动作业 勾选多个作业，单击作业列表左上方的“启动”，可以启动多个作业。 单击“启动”后，跳转至“作业配置清单”页面。 在“作业配置清单”
仅Spark引擎的SQL队列支持配置队列属性。 仅在队列创建完成后支持设置队列属性。 当前仅支持设置Spark driver相关队列属性。 不支持批量设置队列属性。 弹性资源池中的队列，当队列的最小CUs小于16CUs时，在队列属性中设置的“最大spark driver实例数”和“最大预拉起spark
使用Spark-submit提交Spark Jar作业 DLI Spark-submit简介 DLI Spark-submit是一个用于提交Spark作业到DLI服务端的命令行工具，该工具提供与开源Spark兼容的命令行。 准备工作 授权。 DLI使用统一身份认证服务（Identity
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