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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。 Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（co
还可以对接云上Mysql、GaussDB、MRS HBase、DMS、DWS、OBS等，开箱即用；在资源方面，产品可以自适应业务的流量，智能对资源进行弹性伸缩，保障业务稳定性，不需要人工进行额外调试。 DLI Flink与MRS Flink的功能对比如表1所示。 表1 DLI Flink与MRS
删除表后，表的所有属性信息全部会删除，包括生命周期。新建同名表后，表的生命周期以新设置的属性为准。 约束限制 表生命周期处于公测阶段，如果有需要请联系客服申请开通白名单。 使用生命周期前需要在“全局配置 > 服务授权 > 委托权限设置”中，对（Tenant Administrator(项目级)）授权。
本节操作介绍在DataArts Studio开发DLI SQL作业的操作步骤。 开发流程 图1 在DataArts Studio开发DLI SQL作业的流程图 环境准备：准备执行作业所需的DLI资源和DataArts Studio资源。请参考环境准备。 创建数据库和表：提交SQL脚本创建数据库和表。请参考步骤1：创建数据库和表。
的生命周期，则会增加“dli.table.lifecycle.status”这一属性。 约束限制 表生命周期处于公测阶段，如果有需要请联系客服申请开通白名单。 表生命周期功能支持Hive、DataSource语法创建表、多版本表，暂不支持跨源表、Carbon表。 生命周期单位为天，取值为正整数。
业。 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。 Flink作业 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。 Flink OpenSource作业：提交作业时可以使用DLI提供的
使用DLI分析电商实时业务数据 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
2025年6月30日 2026年6月30日 更多版本支持信息请参考DLI计算引擎版本生命周期。 Flink 1.15版本说明 Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性，与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 Flink 1
使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。
11版本停止服务后，可以使用哪个版本替换？ 推荐使用DLI Flink 1.15版本。 Flink 1.15版本有哪些优势？ Flink 1.15版本在语法设计上实现了更高的兼容性，与主流开源技术标准保持一致。 Flink 1.15版本新增读写Hive、Hudi等Connector。 更多Flink
1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考虑，建议Compaction作业CPU与内存的比例按照1:4~1:8配置，保证Compaction作业稳定运行
REPLACE操作类型，该操作类型将在Hudi元数据时间轴中标记Clustering操作。 Clustering服务基于Hudi的MVCC设计，允许继续插入新数据，而Clustering操作在后台运行以重新格式化数据布局，从而确保并发读写者之间的快照隔离。 总体而言Clustering分为两个部分：
如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py
使用自定义镜像增强作业运行环境 自定义镜像应用场景 通过下载DLI提供的基础镜像再按需制作自定义镜像，将作业运行需要的依赖（文件、jar包或者软件）、私有能力等内置到自定义镜像中，以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加
配置Superset连接DLI进行数据查询和分析 Superset是一个开源的数据探索和可视化平台，支持对数据进行快速、直观的探索，同时支持创建丰富的数据可视化和交互式仪表板。 通过将Superset与DLI对接，用户可以访问DLI进行数据查询和分析,简化了数据访问流程，提供了数
怎样配置DLI队列与数据源的网络连通？ 配置DLI队列与内网数据源的网络连通 DLI在创建运行作业需要连接外部其他数据源，如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。 DLI提供的增强型跨源连接功能，底层采用对等连接的方式打通
使用DLI分析车联网场景驾驶行为数据 应用场景 在车联网领域，云计算与大数据为企业提供了强大的分析挖掘能力，可以帮助企业和车队管理者更加科学、便捷地进行车辆数据管理与分析。 方案架构 根据已有的某货运公司车辆定时上报的详单数据和货运订单数据，DLI可以完成对该货运公司车辆行驶特点分析、记录明细的查询。
Flink作业重启后，如何判断是否可以从checkpoint恢复 什么是从checkpoint恢复？ Flink Checkpoint 是一种容错恢复机制。这种机制保证了实时程序运行时，遇到异常或者机器问题时能够进行自我恢复。 从checkpoint恢复的原则 通常当作业执行失败
创建IAM用户并授权使用DLI 如果您需要对您所拥有的DLI资源进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），具体IAM使用场景可以参考权限管理概述。 如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的
在Spark SQL作业中使用UDF 操作场景 DLI支持用户使用Hive UDF（User Defined Function，用户定义函数）进行数据查询等操作，UDF只对单行数据产生作用，适用于一进一出的场景。 约束限制 在DLI Console上执行UDF相关操作时，需要使用自建的SQL队列。
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