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I中创建并管理多个Catalog，用于不同的元数据隔离。 · 数据库：数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。数据库通常用于存储、检索和管理结构化数据，由多个数据表组成，这些数据表通过键和索引相互关联。 · 表：表是数据库最重要的组成部分之一，它
DLI不支持下载功能，如果需要更新已上传的数据文件，可以将本地文件更新后重新上传。 由于DLI服务端已经内置了Flink的依赖包，并且基于开源社区版本做了安全加固。 为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题，打包时请注意排除以下文件： 系统内置的依赖包，或者在Maven或者Sbt构建工具中将scope设为provided
在DLI控制台，选择“作业管理”>“SQL作业”。 在SQL作业管理页面，输入对应的job id，找到对应的作业。 在“操作”列中，单击“更多”>“归档日志”>“下载日志到本地”。 图3 归档日志 在所下载的日志中搜索对应jobId，即可查看具体的执行日志。 父主题： SQL作业开发类
SDK安装脚本。 安装DLI Python SDK 下载并解压SDK安装包。 将"dli-sdk-python-<version>.zip"解压到本地目录，目录可自行调整。 安装SDK。 打开Windows操作系统“开始”菜单，输入cmd命令。 在命令行窗口，进入“dli-sdk-python-<version>
Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的
agency.name=*** Flink Jar作业示例。 环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 pom文件配置中依赖包 <properties> <flink.version>1.15.0</flink.version>
设置导出查询结果数据是否含表头。 导出作业结果到本地 异步DDL和QUERY语句支持将结果下载到本地。下载到本地默认仅支持下载1000条数据。 具体操作如下： 单击执行成功的异步DDL或QUERY语句“操作”列中的“下载到本地”，在提示窗口单击“确认”。此时，“操作”列中的“下载到本地”将变为“立即下载”。
优势 多源数据分析免搬迁：关系型数据库RDS中存放车辆和车主基本信息，表格存储CloudTable中存放实时的车辆位置和健康状态信息，数据仓库DWS中存放周期性统计的指标。通过DLI无需数据搬迁，对多数据源进行联邦分析。 数据分级存储：车企需要保留全量历史数据支撑审计类等业务，低
通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 Maven依赖 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <a
并且基于开源社区版本做了安全加固。为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题，打包时请注意排除以下文件： 系统内置的依赖包，或者在Maven或者Sbt构建工具中将scope设为provided 日志配置文件（例如：“log4j.properties”或者“logback.xml”等）
被系统按超时取消处理。 用户可以通过dli.sql.job.timeout（单位是秒）参数配置超时时间。 DLI支撑本地测试Spark作业吗? DLI暂不支持本地测试Spark作业，您可以安装DLI Livy工具，通过Livy工具提供的交互式会话能力调测Spark作业。 推荐使用使用Livy提交Spark
适用场景 SQL作业 适用于使用标准SQL语句进行查询的场景。通常用于结构化数据的查询和分析。 详细操作请参考创建并提交SQL作业。 适用于数据仓库查询、报表生成、OLAP（在线分析处理）等场景。 Flink作业 专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景。适用于实时监控、在线分析等场景。
park作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 完整示例代码 Maven依赖 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <a
通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 Maven依赖 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 <dependency> <groupId>org
基于容器化Kubernetes，具有极致的弹性伸缩能力。 无。 免运维 运维成本 即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。
通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 Maven依赖 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <a
通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 Maven依赖 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <a
该目录不存在，程序会自动创建。 localFilePath 是 - 存放Spark程序中使用的jar包、Python程序文件、配置文件等的本地目录。 程序会自动将Spark程序依赖到的相关文件上传的OBS路径，并加载到DLI服务端资源包。 ak 是 - 用户的Access Key。
目前DLI配置SparkUI只展示最新的100条作业信息。 QUERY作业和异步DDL作业除上述操作外，还包括： 下载到本地：异步DDL和QUERY语句支持将结果下载到本地。具体操作请见导出作业结果到本地。 查看结果：查看作业运行结果。 导出结果：将作业运行结果导出至用户创建的OBS桶中。 EXPORT作业除上述操作外，还包括：
parquet.utc-timezone 否 false Boolean 使用 UTC 时区或本地时区在纪元时间和 LocalDateTime 之间进行转换。Hive 0.x/1.x/2.x 使用本地时区，但 Hive 3.x 使用 UTC 时区。 数据类型映射 目前，Parquet 格式类型映射与
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