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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：
视图 创建视图 删除视图 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）为DLI提供托管的分布式搜索引擎服务，完全兼容开源Elasticsearch搜索引擎，支持结
包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）为DLI提供托管的分布式搜索引擎服务，完全兼容开源Elasticsearch搜索引擎，支持结
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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
视图相关 创建视图 删除视图
包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）为DLI提供托管的分布式搜索引擎服务，完全兼容开源Elasticsearch搜索引擎，支持结
包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）为DLI提供托管的分布式搜索引擎服务，完全兼容开源Elasticsearch搜索引擎，支持结
删除视图 功能描述 删除视图。 语法格式 1 DROP VIEW [IF EXISTS] [db_name.]view_name; 关键字 DROP：删除指定视图的元数据。虽然视图和表有很多共同之处，但是DROP TABLE不能用来删除VIEW。 注意事项 所要删除的视图必须是已经存在的，否则会出错，可以通过IF
审计与日志 DLI对接云审计服务 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 CTS可记录的DLI操作列表
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。
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
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。
源之间的网络连通方法，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。 配置DLI 队列与公网网络连通 介绍DLI队列在公网访问场景下网络连通的方法。通过配置SNAT规则，添加到公网的路由信息，可以实现队列到和公网的网络打通。 Spark
j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 --
server disconnected before a response was received. 问题原因 由于CPU使用率过高，导致网络闪断。 解决方案 在SQL语句中配置发送失败重试：connector.properties.retries=5 create table kafka_sink(
j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 --
作业异常怎么办？ 问题现象 Jobmanager与Taskmanager心跳超时，导致Flink作业异常。 图1 异常信息 根因分析 检查网络是否发生闪断，分析集群负载是否很高。 如果频繁出现Full GC, 建议排查代码，确认是否有内存泄漏。 图2 Full GC 处理步骤 如果频繁Full
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