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创建CSS跨源表的参数详情可参考表1。 插入数据 1 sparkSession.sql("insert into css_table values(3,'tom')") 查询数据 1 2 jdbcDF = sparkSession.sql("select * from css_table") jdbcDF.show()
jobId 基于Flink作业的job ID进行过滤，表示查看当前Flink作业的指标信息，即仅查看当前job ID的监控指标。 通过Flink UI查看job ID。 通过日志查看，可在Flink jobmanager日志中搜索关键词查看job ID。 步骤5：配置Prometheus监控告警通知（可选）
值有关，等待一段时间后，可以通过刷新“队列管理”页面，对比“规格”和“实际CUs”大小是否一致来判断是否扩容成功。或者在“作业管理”页面，查看“SCALE_QUEUE”类型SQL作业的状态，如果作业状态为“弹性扩缩容中”，表示队列正在扩容中。 操作步骤如下： 在DLI管理控制台左侧，选择“资源管理
更新程序包时提示权限不足怎么办？ 执行SQL查询语句报错：DLI.0003: Permission denied for resource.... 已经给表授权，但是提示无法查询怎么办？ 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？ 为什么已有View视图的select权限，但是查询不了View？ 提交作业时提示作业桶权限不足怎么办？
权限相关API（废弃） 队列赋权（废弃） 查看队列的使用者（废弃） 数据赋权（用户）（废弃） 查看数据库的使用者（废弃） 查看表的使用者（废弃） 查看表的用户权限（废弃） 父主题： 历史API
sparkSession.sql("insert into css_table values(13, 'John'),(22, 'Bob')") 查询数据。 1 2 val dataFrame = sparkSession.sql("select * from css_table") dataFrame
ql语句进行数据查询了。 1 2 jdbcDF.registerTempTable("customer_test") sparkSession.sql("select * from customer_test where id = 1").show() 查询结果： DataFrame相关操作
配置DBeaver连接DLI进行数据查询和分析 介绍DBeaver连接DLI并提交SQL查询的操作步骤。 配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 介绍使用DBT提交DLI作业的操作步骤。 配置YongHong BI连接DLI进行数据查询和分析 介绍YongHong BI连接DLI的操作步骤。
重启/扩容/缩容队列 功能介绍 该API用于重新启动队列、扩容队列、缩容队列。 只有SQL类型的队列支持重启，且重启的时候队列的状态必须是可用状态（执行SQL作业成功后队列状态才是可用状态）。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： PUT /v1
DLI数据库和表类 为什么在DLI控制台中查询不到表？ OBS表压缩率较高怎么办？ 字符码不一致导致数据乱码怎么办？ 删除表后再重新创建同名的表，需要对操作该表的用户和项目重新赋权吗？ DLI分区内表导入的文件不包含分区列的数据，导致数据导入完成后查询表数据失败怎么办？ 创建OBS外表，
模板相关API（废弃） 查询所有SQL样例模板（废弃） 父主题： 历史API
BI、SuperSet、Tableau和Beeline，它们可以通过Kyuubi建立与DLI的连接。Kyuubi是一个分布式SQL查询引擎，提供了标准的SQL接口，使得BI工具能够通过Kyuubi与DLI进行交互，执行数据查询和分析。 BI工具连接DLI的方案中使用了DLI SDK V2。 2024年5月起，新用户可以直接使用DLI
DLI支持的作业类型 作业类型 说明 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
介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java SDK使用说明。 队列相关 介绍创建队列、获取默认队列、查询所有队列、删除队列的Java SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询指定资源包、删除资源包的Java SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关Java
流生态作业开发指引 流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的数据湖探索。 数据湖探索的流生态开发包括云服务生态、开源生态和自拓展生态： 云服务生态
任意权限。 Flink作业权限使用说明 查看作业详情 租户以及admin用户可以查看和操作所有作业。 子用户以及拥有只读权限的用户只能查看自己的作业。 他人赋权给该子用户查看权限外的任意权限，则该作业仅显示在作业列表中，但不支持该子用户查看作业详情。 启动作业 用户需要同时拥有队
获取增强型跨源连接创建的对等连接ID。 图8 获取对等连接ID 在VPC-对等连接控制台查看对等连接信息。 图9 查看对等连接 图10 查看队列网段 查看队列对应的VPC的路由表信息。 图11 查看路由表目的地址-1 检查VPC网络是否设置了ACL规则限制了网络访问 网络ACL对子网
服务。 操作流程 图1 操作流程 约束限制 在表1中提供了支持对接LakeFormation获取元数据的队列和引擎类型。 查看队列的引擎类型和版本请参考查看队列的基本信息。 表1 LakeFormation获取元数据的队列和引擎类型 队列类型 引擎类型和支持的版本 default队列
计费样例 计费场景 某公司用户A申请了256CUs的弹性资源池，并将1TB数据存放在DLI表中。该公司想要了解采用哪种计费模式才是性价比最优的方式。 数据湖探索服务目前支持三种作业：SQL作业，Flink作业和Spark作业。SQL作业的计费包括存储计费和计算计费，Flink作业和Spark作业的计费只有计算计费。
在SQL作业编辑器执行的SQL语句、导入数据和导出数据等操作，在系统中对应的执行实体，称之为SQL作业。 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。
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