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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
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
本节操作为您介绍跨VPC的数据源网络连通方案： 创建增强型跨源连接：采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络。 测试网络连通性：验证队列与数据源网络连通性。 目前DLI支持跨源访问的数据源请参考DLI常用跨源分析开发方式。 在跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险，Spark
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
jks文件，使用如下命令验证keystore文件和证书信息。 keytool -list -v -keystore transport-keystore.jks 正确输入keystore password后即可看见相应的信息。 使用如下命令创建truststore.jks文件并进行验证 。 keytool
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
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
否正确。 检查发现读取的数据量是正确的。 图1 检查读取的数据量 确认客户验证数据量的方式是否正确。客户验证的方式如下： 通过OBS下载数据文件。 通过文本编辑器打开数据文件，发现数据量缺失。 根据该验证方式，初步定位是因为文件数据量较大，文本编辑器无法全部读取。 通过执行查询语
环境间数据实时数据集成和复制的综合软件包。 该产品集支持高可用性解决方案、实时数据集成、事务更改数据捕获、运营和分析企业系统之间的数据复制、转换和验证。Ogg 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON 序列化消息。 Flink 支持将 Ogg JSON 消息解析为 INSERT/UPDATE/DELETE
调用API出错后，将不会返回结果数据。调用方可根据每个API对应的错误码来定位错误原因。 当调用出错时，HTTP 请求返回一个 4xx 或 5xx 的 HTTP 状态码。返回的消息体中是具体的错误代码及错误信息。在调用方找不到错误原因时，可以联系企业技术人员，并提供错误码，以便我们尽快帮您解决问题。 错误响应Body体格式说明
如何获取AK/SK？ 访问密钥即AK/SK（Access Key ID/Secret Access Key），表示一组密钥对，用于验证调用API发起请求的访问者身份，与密码的功能相似。用户通过调用API接口进行云资源管理（如创建集群）时，需要使用成对的AK/SK进行加密签名，确保
方式打通与目的数据源的vpc网络，通过点对点的方式实现数据互通。 创建增强型跨源连接网络不通的问题，可以根据本指导的整体流程和步骤进行排查验证。 整体流程 图1 增强型跨源连接配置流程 前提条件 已创建DLI队列。创建队列详见创建DLI队列操作指导。 队列的计费类型必须为：“包年
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
测试地址连通性 DLI提供的“测试地址连通性”用于验证DLI队列与目标地址之间的网络连通性。 常用于读写外部数据源场景，在配置了跨源连接后，检验DLI队列与绑定的跨源对端地址之间的通信能力。 测试队列与数据源地址连通性 登录DLI管理控制台，选择“资源管理 > 队列管理”。 在“
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
状态码 状态码如表1所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP的新版本协议。
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
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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
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