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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。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：O
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，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。
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Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析
单击“提交”完成弹性资源池的创建。 在弹性资源池的列表页，选择要操作的弹性资源池，单击操作列的“添加队列”。 配置队列的基础配置，具体参数信息如下。 表3 弹性资源池添加队列基础配置 参数名称 参数说明 配置样例 名称 弹性资源池添加的队列名称。 dli_queue_01 类型 选择创建的队列类型。
大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级运营商数据治理能力，能快速
您还可以通过自定义镜像增强DLI的计算环境，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，可以改变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，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python
GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自数据湖探索的技术牛人，为您解决技术难题。
不支持队列类型切换，如需使用其他队列类型，请重新购买新的队列。 管理队列 不支持切换队列的计费模式。 队列不支持切换区域。 创建队列时（非弹性资源池模式的队列），仅支持包年包月队列和按需专属队列选择跨AZ双活，且跨AZ的队列价格为单AZ模式下的2倍。 DLI队列不支持访问公网。 队列扩缩容
容到设定的目标大小。 队列资源缩容时，系统不保证将队列资源完全缩容到设定的目标大小。通常队列资源缩容时，系统会先检查资源使用情况，判断是否存在缩容空间，如果现有资源无法按照最小缩容步长执行缩容任务，则队列可能缩容不成功，或缩容一部分规格的情况。 因资源规格不同可能有不同的缩容步长
柱状图和折线图的X轴可为任意一列，Y轴仅支持数值类型的列，扇形图对应图例和指标。 SQL编辑器功能概览 SQL作业参数设置 单击SQL编辑器页面右上方的“设置”按钮。可以设置SQL作业运行参数和作业标签。 参数设置：以“key/value”的形式设置提交SQL作业的配置项。 详细
1.0 0.11.0 如何判断队列支持的计算引擎版本：首先进入DLI的控制台界面，点击左侧菜单栏的”资源管理”-> ”队列管理”。在队列管理的界面筛选并选中需要查询的队列，随后点击窗口底部的窗格，展开隐藏的队列详情页面，在支持版本即可查看可用的计算引擎版本。对于SQL队列，无法切换
队列，队列关联到具体的作业和数据处理任务，是资源池中资源被实际使用和分配的基本单元，即队列是执行作业所需的具体的计算资源。 同一弹性资源池中，队列之间的计算资源支持共享。 通过合理设置队列的计算资源分配策略，可以提高计算资源利用率。 发布区域：以用户指南中的说明为准 DLI对接LakeFormation
修改弹性资源池的主机信息 操作场景 主机信息用于配置主机的IP与域名的映射关系，在作业配置时只需使用配置的域名即可访问对应的主机。在跨源连接创建完成后，支持修改主机信息。 常见的访问MRS的HBase集群时需要配置实例的主机名（即域名）与主机对应的IP地址。 约束限制 已获取MR
Flink与MRS 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
基于简化使用的角度，针对大数据量的表，可以通过采用Bucket索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Flink状态索引，按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表，在数据量超
队列管理”下，单击右上角“购买队列”，进入购买队列页面选择“通用队列”，即Spark作业的计算资源。 如果创建队列的用户不是管理员用户，在创建队列后，需要管理员用户赋权后才可使用。关于赋权的具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 操作步骤 在使用JDBC的机器中安装JDK，JDK版本为1.7或以上版本，并配置环境变量。
该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算，当前需要恢复的状态将算法的语句修改成为乘除取余的运算，是无法从checkpoint直接恢复的。 修改“静态流图” 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 修改“单TM所占CU数”参数 支持 对计算资源的修改并没有影响到作业算法或算子的运行逻辑。
projectId 是 - 用户访问的DLI服务使用的项目编号。 region 是 - 对接的DLI服务的Region。 根据Spark应用程序的需要，修改“spark-defaults.conf”中的配置项，配置项兼容开源Spark配置项，参考开源Spark的配置项说明。 使用Spark-submit提交Spark作业
适用于当用户切换区域、项目或用户时，需要创建相同的作业，而作业比较多的情况。此时，不需要重新创建作业，只需要将原有的作业导出，再在新的区域、项目或者使用新的用户登录后，导入作业即可。 如果需要导入自建的作业，建议使用创建作业的功能。 具体请参考创建Flink OpenSource SQL作业，创建Flink
Checkpoint保存的OBS桶。手工停止Flink作业后，再次启动该Flink作业怎样从指定Checkpoint恢复。 解决方案 由于Flink Checkpoint和Savepoint生成机制及格式一致，因此可以通过Flink作业列表“操作”列中的“更多 > 导入保存点”，
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