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1。 表1 账号A创建的增强型跨源连接参数说明 参数 参数说明 连接名称 所创建的跨源连接名称。 弹性资源池 本场景下无需配置。 虚拟私有云 账号A共享给账号B的VPC。 子网 账号A共享给账号B的子网。 路由表 本场景下无需配置。 主机信息 本场景下无需配置。 标签 使用标签标识云资源。包括标签键和标签值。
DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。 使用跨源认证则无需在作业中配置账号和密码。 示例 从Kafka源表中读取数据，将DWS表作为维表，并将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中，其具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，在DLI上根据DWS和Kafka所在的虚拟私有云
以下条件： 在DLI管理控制台“全局配置 > 工程配置”中完成作业桶的配置。 2024年5月起，新用户可以直接使用DLI服务的“查询结果写入桶”功能，无需开通白名单。 对于2024年5月之前开通并使用DLI服务的用户，如需使用“查询结果写入桶”功能，必须提交工单申请加入白名单。
TABLE等语句）、管理分区语句、失败的查询语句无需付费。 取消的查询，按取消查询时扫描的总数据量计费。 若计算任务超时或失败，则当次计算不收取费用。 数据的存储方式（包括格式，是否压缩）对计算费用有直接的影响。 假设Parquet格式文件为原CSV文件大小的1/4，则数据扫描费用为原CSV文件扫描费用的1/4。
功能，无需开通白名单。 对于2024年5月之前首次使用DLI服务的用户，如需使用“查询结果写入桶”功能，必须提交工单申请加入白名单。 DLI支持13种数据类型，每一种类型都可以映射成一种JDBC类型，在使用JDBC连接服务器时，请使用映射后的JAVA类型，映射关系如表1所示。 表1
SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致？ 问题描述 Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为不一致 根因分析 该问题的根因是数据库设置的时区不合理，通常该问题出现时Flink读取的时间和RDS数据库的时间会相差13小时。
基准测试的度量单位是每小时执行的查询数( QphH@size)，其中“H”表示每小时系统执行复杂查询的平均次数，“size”表示数据库规模的大小，能够反映出系统在处理查询时的能力。TPC-H 是根据真实的生产运行环境来建模的,这使得它可以评估一些其他测试所不能评估的关键性能参数。总而言之，TPC组织颁布的TPC-H
表继承数据库权限后，对表重复赋予已继承的权限会报错吗？ 当表继承了数据库的权限时，无需重复对表赋予已继承的权限。 因为继承的权限已经足够使用，重复授权还可能导致表权限管理上的混乱。 在控制台操作表权限时： 如果“用户授权”赋予表的权限与继承权限相同，系统会提示已有该权限无需重复操作。 通过“项目
自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、ECS自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可
当DLI有访问外部数据源的业务需求时，首先需要通过建立增强型跨源连接，打通DLI与数据源之间的网络，再开发不同的作业访问数据源以实现DLI跨源分析。 本节操作介绍DLI支持的数据源对应的开发方式。 使用须知 Flink作业访问DIS，OBS和SMN数据源，无需创建跨源连接，可以直接访问。
为每个Reader设置不同的Server ID 每个用于读取Binlog的MySQL客户端都应该有一个唯一的Server ID，确保MySQL服务器能够区分不同的客户端并维护各自的Binlog读取位置。 如果不同的作业共享相同的Server ID，可能会导致从错误的Binlog位置读取数据，从而引发数据不一致的问题。
是 String Flink作业的作业ID。 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 job_id 是 Long Flink作业的ID。 savepoint_path
添加数据源的相关配置，请参见图1。 驱动：上传下载的DLI JDBC驱动。 URL：后面填写DLI jdbc的URL，URL的格式见表2，属性配置项说明见表3。 指定数据库： “表结构模式”可填写需访问的数据库名称，如果填写，后续创建数据集时，刷新表，页面上只可见该数据库下的表。如果
仅在勾选该权限且更新DLI委托权限后的项目生效。未勾选该权限的项目不具备跨源场景所需权限、和SMN发送通知消息的权限。 示例1：在项目A配置DLI的基础使用、跨源场景、运维场景的权限和示例2：在项目B配置DLI的基础使用、跨源场景、运维场景的权限给出了同一个区域的不同项目更新DLI委托带来的委托权限差异。
Tool），是一款开源的数据建模和转换工具，运行在Python环境上。DBT连接DLI，用来定义和执行SQL转换，支持从数据集成、转换到分析的整个数据生命周期管理，适用于大规模数据分析项目和复杂的数据分析场景。 本节操作介绍DBT连接DLI的操作步骤。 操作前准备 环境要求 确保您的系统环境满足以下要求。
查询指定资源类型的标签信息 功能介绍 该接口用于查询指定资源类型的标签信息，即指定项目中资源类型的所有资源标签集合。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET
bs/{job_id}/savepoint 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 job_id 是 String Flink作业的作业ID。 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数
java样例代码 操作场景 本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的java样例代码。 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。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。
b已创建的DLI数据源连接。 资源队列 选择已创建的DLI SQL类型的队列。 数据库名称 选择DLI下已创建的数据库。当前示例为在DLI上创建数据库和表中创建的数据库名，即为“testdb”。 表名 选择DLI下已创建的表名。当前示例为在DLI上创建数据库和表中创建的表名，即为“tablecss”。
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。 DLI为BI工具提供了便捷的连接方法：
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