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VPC不同，网络无法连通，导致DLI无法读取数据源数据。DLI提供的增强型跨源连接功能可以实现DLI与数据源的网络连通。 本节操作为您介绍跨VPC的数据源网络连通方案： 创建增强型跨源连接：采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络。 测试网络连通性：验证队列与数据源网络连通性。
使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 操作场景 在Linux或Windows环境下您可以使用JDBC应用程序连接DLI服务端提交作业。 使用JDBC连接DLI提交的作业运行在Spark引擎上。 JDBC版本2.X版本功能重构后，仅支持从DLI作业桶读取查询结果，如需使用该特性需具备以下条件：
典型场景示例：配置DLI与内网数据源的网络联通 背景信息 DLI与内网数据源的网络联通通常指的是华为云内部服务的场景，例如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。使用DLI提供的增强型跨源连接，采用对等连接的方式打通DLI与目的数据源的VPC网络，实现数据互通。
DLI JDBC Driver支持的API列表 DLI JDBC Driver支持JDBC标准的众多API，也有部分API不支持用户调用，例如涉及事务调用的API“prepareCall”，调用这类API将抛出“SQLFeatureNotSupportedException”异常
配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接） 增强型跨源连接概述 创建增强型跨源连接 建立DLI与共享VPC中资源的网络连接 DLI常用跨源分析开发方式 父主题： 配置DLI读写外部数据源数据
此时您需要先检查Flink作业和Kafka的网络连通性，确保执行Flink作业所在的队列可以访问Kafka所在的VPC网络。 若果网络不可达，请先配置网络连通后再重新执行作业。 操作方法请参考测试地址连通性。 配置详情请参考配置网络连通。 父主题： Flink SQL作业类
测试地址连通性”。 输入数据源连接地址和端口，测试网络连通性。 格式：IP:端口 测试连接前，请确保外部数据源的安全组已放通队列的网段。 图3 测试队列与数据源的网络连通性 相关操作 创建跨源成功但测试网络连通性失败怎么办？ 父主题： 配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）
增强型跨源连接绑定队列失败怎么办？ 问题现象 客户创建增强型跨源连接后，在队列管理测试网络连通性，网络不通，单击对应的跨源连接查看详情，发现绑定队列失败，报错信息如下： Failed to get subnet 86ddcf50-233a-449d-9811-cfef2f603213
打通DLI和外部数据源之间的网络，确保DLI队列与数据源的网络连通。 妥善保存数据源的访问凭证确保数据源认证的安全性，便于DLI安全访问数据源。 本节操作介绍配置DLI读写外部数据源数据操作流程。 配置DLI与数据源网络连通：您可以参考配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）配置DLI与数据源的网络连通。
I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。 推荐使用增强型跨源连接打通DLI与数据源之间的网络。 跨源分析开发方式
IP Address函数 contains(network, address) → boolean 当CIDR网络中包含address时返回true。 SELECT contains('10.0.0.0/8', IPADDRESS '10.255.255.255'); -- true
之间的网络连通。 当DLI需要访问外部数据源，而这些数据源位于不同的VPC中时，由于网络隔离，DLI默认无法直接读取这些数据源的数据。通过创建增强型跨源连接，可以采用对等连接的方式打通DLI与数据源的VPC网络，从而实现数据的互通和跨源分析。 增强型跨源连接的优势： 网络连通性：
一般情况下，建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域，这样可以减少网络时延，提高访问速度。不过，在基础设施、BGP网络品质、资源的操作与配置等方面，中国大陆各个区域间区别不大，如果您或者您的目标用户在中国大陆，可以不用考虑不同区域造成的网络时延问题。 香港、曼谷等其他地区和国家提供国际带宽，主
新建跨源连接，显示已激活，但使用时提示communication link failure错误怎么办？ 根因分析 网络连通性问题，建议用户检查安全组选择是否正确，检查安全组网络（vpc）配置。 解决方案 示列：创建RDS跨源，使用时报“communication link failure”错误。
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON消息。 Flink
入门实践 我们整理了从队列网络连通、不同类型的作业分析、数据迁移场景的常用开发指南和最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。 表1 DLI常用开发指南与最佳实践 场景 操作指导 描述 Spark SQL作业开发 使用Spark SQL作业分析OBS数据 介绍使用Spark
通常为6~10分钟。 创建增强型跨源连接之前需要获取需要建立连接的服务对应VPC的ID和其所在子网的网络ID。获取VPC的ID接口，具体请参考《虚拟私有云API参考》。获取子网网络ID接口，具体请参考《虚拟私有云API参考》。 涉及接口 创建弹性资源池：创建弹性资源池。 创建队列：在弹性资源池中添加队列。
Debezium Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到
Maxwell Format 功能描述 Maxwell是一个CDC（Changelog Data Capture）工具，可以将MySql中的更改实时流式写入到Kafka等流式connector。Maxwell为changelog提供了统一的格式，而且支持使用JSON对消息进行序列化。
查看监控指标 06 开发 您可以使用客户端或第三方BI工具对接DLI，以及通过DLI跨源连接进行数据分析。 客户端工具操作指导 使用Spark-submit提交作业 使用UDF操作指导 第三方BI工具对接DLI 配置BI工具连接DLI 跨源数据分析操作指导 概述 对接HBase 对接OpenTSDB
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