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该示例是从Kafka的一个topic中读取数据，并使用Kafka结果表将数据写入到kafka的另一个topic中。 参考增强型跨源连接，根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网
使用DLI提交SQL作业查询OBS数据 场景描述 DLI可以查询存储在OBS中的数据，本节操作介绍使用DLI提交SQL作业查询OBS数据的操作步骤。 本例新建“sampledata.csv”文件上传OBS桶，并新建弹性资源池队列，使用DLI创建数据库和表，使用DLI提供的SQL编辑器查询表的1000条数据。
认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 with参数中字段只能使用单引号，不能使用双引号。
Spark：显示执行引擎为“Spark”的作业。 HetuEngine：显示执行引擎为“HetuEngine”的作业。 用户名 执行该作业的用户名。 类型 作业的类型，包括如下。 IMPORT：导入数据到DLI的作业。 EXPORT：从DLI导出数据的作业。 DCL：包括传统DCL，以及队列权限相关的操作。 D
使用Flink Jar读写DIS开发指南 概述 本节操作介绍基于Flink 1.12版本的Flink Jar作业读写DIS数据的操作方法。 Flink 1.12版本Flink Opensource SQL作业不支持使用DLI提供的connector读写DIS，因此推荐您使用本节操作提供的方法。
DLI SDK与API的对应关系 OBS授权 表1 OBS授权相关API&SDK的对应关系表 Class Method Java Method Python Method API Authorize OBS授权 authorizeBucket - POST /v1.0/{proj
在下拉列表中选择要使用的队列。 选择Spark版本。在下拉列表中选择支持的Spark版本，推荐使用最新版本。 不建议长期混用不同版本的Spark/Flink引擎。 长期混用不同版本的Spark/Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容，影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件
Flink作业”，进入Flink作业的界面。 创建Flink作业：点击界面右上角的”创建作业”按钮，在弹出窗口中配置作业名称，类型选择”Flink OpenSource SQL” 写入Flink SQL （不使用Catalog的场景）： 这里的sink表通过创建临时表指向Hudi表路径来写入数据，同时在表参数
认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 with参数中字段只能使用单引号，不能使用双引号。
使用DLI提交Flink作业 Flink作业概述 创建Flink OpenSource SQL作业 创建Flink Jar作业 配置Flink作业权限 管理Flink作业 管理Flink作业模板 添加Flink作业标签
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
使用DLI提交Spark作业 创建Spark作业 设置Spark作业优先级 查询Spark作业日志 管理Spark作业 管理Spark作业模板
使用DLI提交SQL作业 创建并提交SQL作业 导出SQL作业结果 配置SQL防御规则 设置SQL作业优先级 查询SQL作业日志 管理SQL作业 创建并管理SQL作业模板
实际CUs：弹性资源池当前分配的可用CUs。 已使用CUs：当前弹性资源池已经被分配使用的CUs 待提交作业所需的CUs需小于等于弹性资源池的剩余可用CUs，才可以确保作业任务的正常执行。 作业资源的占用情况请参考怎样查看作业所需的资源CUs数？。 怎样查看作业所需的资源CUs数？ SQL作业：
使用AOM监控DLI服务 配置DLI对接AOM Prometheus监控 DLI对接AOM Prometheus监控的配置项 DLI支持的Prometheus基础监控指标
用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授权，用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如果您希望进行更加精细的权限控制，可以在区域默认的项目中创建子项目，并在子
提交Hudi相关的Spark jar作业需要选择Spark版本为3.3.1，且使用的通用队列需要支持Hudi。 单击右上角的”创建作业”即可提交Spark jar的作业。 编写并打包Spark jar的程序包：（以Maven项目为例） 创建或使用现有的maven java项目，在 pom
作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID，由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。 用户名 执行Spark作业的用户名称。 状态 作业的状态信息，包括如下。 启动中：正在启动 运行中：正在执行任务 已失败：session已退出
导出查询结果数据的压缩方式，选择如下压缩方式。 none bzip2 deflate gzip 存储路径 是 选择导出的作业结果的OBS桶路径。 如果导出方式选择的是“随导出创建指定路径” 在选择桶路径后，需手动输入自定义的指定路径的目录名称，且该目录名称不存在，否则系统将返回错误的信息，无法执行导出操作。
创建源表、结果表、维表时均使用该字段关联跨源认证。 创建的Kafka_SSL类型的跨源认证名称。Kafka配置SSL时使用该配置。 如果仅使用SSL类型，则需要同时配置以下参数： 'properties.security.protocol '= 'SSL'; 如果使用SASL_SSL类型，则需要同时配置以下参数：
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