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游戏运营数据分析 异构数据源联邦分析 车企数字化服务转型 面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革，车企通过构建车联云平台和车机OS，将互联网应用与用车场景打通，完成车企数字化服务转型，从而为车主提供更好的智联出行体验，增加车企竞争力，促进销量增长。例如：通过对车辆日常指标数据（电池、
典型场景示例：配置DLI 与公网网络连通 操作场景 公网数据源指的是可以通过互联网访问的数据源。这些数据源资源有一个公网IP地址，配置DLI与公网网络联通可以实现对这些数据源的访问。 本节提供了详细的操作指导，介绍如何通过设置SNAT规则和配置路由信息，实现DLI服务与公网的网络连接。 操作流程
资产识别与管理 DLI 可以通过标签实现资源的标识与管理。 使用场景 通常您的业务系统可能使用了华为云的多种云服务，您可以为这些云服务下不同的资源实例分别设置标签，各服务的计费详单会体现这些资源实例设置的标签。如果您的业务系统是由多个不同的应用构成，为同一种应用拥有的资源实例设置
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。
Flink Jar作业开发基础样例 概述 用户可以基于Flink的API进行二次开发，构建自己的应用Jar包，提交到DLI队列运行，实现与MRS Kafka、HBase、Hive、HDFS，DWS，DCS等数据源的交互。 本章节以通过自定义作业与MRS进行交互为例进行说明。 更多样例代码请通过DLI样例代码获取。
DLI支持的Prometheus基础监控指标 表1提供了DLI支持的Prometheus基础监控指标，AOM Prometheus支持免费存储基础指标。 除基础指标外，AOM Prometheus提供的自定义指标按计费规则付费使用。 表1 DLI支持的Prometheus监控指标
SDK获取与安装 Python SDK安装方式 本节操作介绍安装Python SDK的操作指导。 获取DLI SDK 在“DLI SDK DOWNLOAD”页面，单击选择所需的SDK链接，即可获取对应的SDK安装包。 “dli-sdk-python-x.x.x.zip”压缩包，解压后目录结构如下：
操作。最后进行Throughput 测试，也是最核心和最复杂的测试，更接近于实际应用环境，与Power 测试比对SUT 系统的压力有非常大的增加，有多个查询语句组，同时有一对RF1 和RF2 更新流。 测试中测量的基础数据都与执行时间有关，这些时间又可分为：装载数据的每一步操作时间、每个查
业利益之上”。针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击，华为云在遵从法律法规业界标准的基础上，以安全生态圈为护城河，依托华为独有的软硬件优势，构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任，如图1所示。 华为云：负责云服务自身的安全，提
身份认证与访问控制 身份认证 用户访问DLI的方式主要有两种，包括DLI Console界面、DLI Open API等，其本质都是通过DLI提供的REST API接口进行请求。 DLI的接口均需要通过认证鉴权才能访问，控制台发送的请求与调用API接口的请求均支持Token认证鉴权。
产品优势 纯SQL操作 DLI提供标准SQL接口，用户仅需使用SQL便可实现海量数据查询分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算和存储负载，存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 企业级多租户 支持计算
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
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与目的数据
创建连接 检查队列的网段是否与数据源网段是否重合 绑定跨源的DLI队列网段和数据源网段不能重合。 您可以从连接日志判断是否是队列与数据源网段冲突。 如图3所示，即当前队列A网段与其他队列B网段冲突，且队列B已经建立了与数据源C的增强型跨源连接。因此提示队列A与数据源C的网段冲突，无法建立新的增强型跨源连接。
使用DLI分析电商BI报表 应用场景 某电商商城在保持高速发展的同时，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基础，利用
型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。
型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。
型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。
date_add函数用于计算按照days幅度递增startdate日期的天数。 如需要获取当前日期基础上指定变动幅度的日期，可结合current_date或getdate函数共同使用。 请注意date_add函数与date_sub函数逻辑反。 命令格式 date_add(string startdate
date_sub函数按照days幅度递减startdate日期的天数。 如需要获取当前日期基础上指定变动幅度的日期，可结合current_date或getdate函数共同使用。 请注意date_sub函数与date_add函数逻辑反。 命令格式 date_sub(string startdate
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