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数据源的网络连通。 管理DLI具数据源的访问凭证: Spark 3.3.1及以上版本、Flink 1.15及以上版本的跨源访问场景 推荐使用数据加密服务DEW来存储数据源的认证信息,为您解决数据安全、密钥安全、密钥管理复杂等问题。 具体操作请参考使用DEW管理数据源访问凭证。 使
Spark、Apache Flink、trino生态,提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器,即开即用。支持标准SQL/Spark SQL/Flink SQL,支持多种接入方式,并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转
在购买页面开通自动续费 您可以在购买页面开通自动续费,如图1所示。 图1 自动续费配置 在续费管理页面开通自动续费 登录管理控制台。 单击“控制台”页面上方“费用与成本”,在下拉菜单中选择“续费管理”。 进入“续费管理”页面。 自定义查询条件。 可在“自动续费项”页签查询已经开通自动续费的资源。
限信息的读取权限,以及路径的读写权限,则A账户可将数据导出至B账户的OBS路径中。 表管理页面 在“数据管理”页面中,单击对应数据库名称或“操作”列中的“表管理”,可进入其表管理页面。 表管理页面显示用户在当前数据库中创建所有的表,您可以查看表类型,数据存储位置等信息。表列表默认
如果所建弹性资源池属于企业项目,可选择对应的企业项目。 企业项目是一种云资源管理方式,企业项目管理服务提供统一的云资源按项目管理,以及项目内的资源管理、成员管理。 关于如何设置企业项目请参考《企业管理用户指南》。 说明: 只有开通了企业管理服务的用户才显示该参数。 购买时长 选择“包年/包月”计费
作介绍如何在Python环境获取并使用SDK。 使用须知 要使用DLI Python SDK访问指定服务的 API ,您需要确认已在DLI管理控制台开通当前服务并完成服务授权。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本,需要配置Visual C++编译环境Visual
和EXPORT分别与导入数据(废弃)和与导出数据(废弃)的功能一致,区别仅在于实现方式不同。 另外,用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有: 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式一(废弃) 导出查询结果 查询所有作业 取消作业(废弃) 该API当响应
如何申请扩大配额 如何申请扩大配额? 登录管理控制台。 在页面右上角,选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 单击“申请扩大配额”。 在“新建工单”页面,根据您的需求,填写相关参数。 其中,“问题描述”项请填写需要调整的内容和申请原因。 填写完毕后,勾选协议并单击“提交”。
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
中的自定义函数。 UDF Jar包的管理方式: 上传OBS管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。 上传DLI管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶中,并在DLI管理控制台的“数据管理>程序包管理”中创建程序包,具体操作请参考创建DLI程序包。
用队列”,应该选择DLI的“SQL队列”。 解决方案 登录DLI管理控制台,选择“队列管理”,在队列管理界面查看是否有“SQL队列”类型的队列。 是,执行3。 否,执行2购买“SQL队列”类型的队列。 选择“资源管理 > 弹性资源池”,选择已购买的弹性资源池,单击操作列的“添加队
创建弹性资源池和队列 DLI弹性资源池与队列简介 创建弹性资源池并添加队列 管理弹性资源池 管理队列 典型场景示例:创建弹性资源池并运行作业 典型场景示例:配置弹性资源池队列扩缩容策略 创建非弹性资源池队列(废弃,不推荐使用)
RY和INSERT。其中,IMPORT与导入数据(废弃)的功能一致,区别仅在于实现方式不同。 另外,用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有: 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式二(废弃) 导出查询结果 查询所有作业 取消作业(推荐) 该API当响应
from dataGenSource; 该作业提交后,作业状态变成“运行中”,后续您可通过如下操作查看输出结果。 方法一: 登录DLI管理控制台,选择“作业管理 > Flink作业”。 在对应Flink作业所在行的“操作”列,选择“更多 > FlinkUI”。 在FlinkUI界面,选择“Task
的自定义策略,可以在IAM和企业管理两个服务中给用户组授权并生效。如果仅支持IAM项目,不支持企业项目,表示仅能在IAM中给用户组授权并生效,如果在企业管理中授权,则该自定义策略不生效。 关于IAM项目与企业项目的区别,详情请参见:IAM与企业管理的区别。 仅在表1中的接口支持自
pyspark样例代码 操作场景 本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的pyspark样例代码。 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或
java样例代码 操作场景 本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的java样例代码。 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。
简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎,同样它也是一个数据管理平台,可用于发现,定义,和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面,一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catal
完成设置后DLI作业运行过程中产生的临时数据将会存储在该OBS桶中。 图2 设置DLI作业桶 查询Spark作业日志 登录DLI管理控制台,单击“作业管理 > Spark作业”。 选择待查询的Spark作业,单击操作列的“更多 > 归档日志”。 系统自动跳转至DLI作业桶日志路径下。
配置DLI作业桶 使用DLI服务前需配置DLI作业桶,该桶用于存储DLI作业运行过程中产生的临时数据,例如:作业日志、作业结果。 本节操作指导您在DLI管理控制台的“全局配置 > 工程配置”页面配置DLI作业桶。 操作前准备 配置前,请先购买OBS桶或并行文件系统。 大数据场景推荐使用并行文件系统,并行文件系统(Parallel