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DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连
Upsert Kafka源表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changel
DLI通过Kafka结果表将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 确保已创建kafka集群。 该场景作业需要
连接器提供从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表、结果表
内置依赖包”），这些常用算法库满足了大部分用户的使用场景。对于用户的PySpark程序依赖了内置算法库未提供的程序库该如何呢？其实PySpark本身就已经考虑到这一点了，那就是基于PyFiles来指定依赖，在DLI Spark作业页面中可以直接选取存放在OBS上的Python第三方程序库（支持zip、egg等）。
DLI队列的提交操作 dli:queue:* DLI队列的全部操作 dli:*:* DLI所有资源类型的所有操作 更多操作与系统权限的关系请参考常用操作与系统权限关系。 定义Resource Resource由<服务名:region:domainId:资源类型:资源路径>5个字段组
connector.tsdb-metrics 是 数据点的metric，支持参数化。 其个数为要为1或者和“connector.tsdb-values”个数相同。 多个metric请使用“;”分隔。 connector.tsdb-timestamps 是 数据点的timestamp，仅支持指定动态列。
业所用的计算资源，提升资源利用率。 开启Flink作业动态扩缩容后，系统将根据Flink作业的实际资源需求动态调整资源分配。当弹性资源池中剩余的Pod资源足以支持作业的最小资源需求时，系统将自动减少作业所在节点的数量，确保作业高效运行，同时提高资源的利用效率。 当前仅Flink 1
数据保护技术 数据存储安全 为了确保您的个人敏感数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，DLI对用户数据的存储和传输进行加密保护，以防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 数据销毁机制 用户删除DLI队列后，存储在集群上的用户个人敏感数据会随之删除。
Redis结果表 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息
12151fd2-7586-11e9-8f9e-2a86e4085a59 (1 row) QDIGEST 分位数（Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。quantile digest是一个分位数的集合，当需要查
管理SQL作业 在SQL作业列表页面查看作业的基本信息 DLI SQL作业管理页面显示所有SQL作业，作业数量较多时，系统分页显示，可根据需要跳转至指定页面。您可以查看任何状态下的作业。作业列表默认按创建时间降序排列。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 队列 作业所属队列的名称。
导出作业结果到DLI作业桶 DLI在指定了一个默认的OBS桶作为作业结果的存储位置，请在DLI管理控制台的“全局配置 > 工程配置”中配置桶信息。当作业完成后，系统会自动将结果存储到这个默认桶中。 使用DLI作业桶读取查询结果，需具备以下条件： 在DLI管理控制台“全局配置 > 工程配置”中完成作业桶
通过“CU设置”调整CU范围：80CUs - 96CUs。 调整队列的CU范围、弹性资源池规格变更、弹性资源池的CU设置，均在下一个整点生效。 通过增加队列调整弹性资源池的实际CUs，立即生效。 CU设置时怎样调小CU范围最大值？ 弹性资源池CU范围的最小值小于等于弹性资源池
发。 环境准备 在进行Spark Jar作业开发前，请准备以下开发环境。 表1 Spark Jar作业开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，支持Windows7以上版本。 安装JDK JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ
将正在使用的SQL语句保存为模板。保存模板后，不需编写SQL语句，可通过模板直接执行SQL操作。 SQL模板包括样例模板和自定义模板。当前系统默认的样例模板包括22条标准的TPC-H查询语句，可以满足用户大部分的TPC-H需求场景测试，TPC-H样例说明请参考DLI预置的SQL模板中TPC-H样例数据说明。
迁移数据场景概述 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据可以在DLI集中分析和管理，您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI，再使用DLI提交作业分析数据。 CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源，通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置，提高数据迁移和集成的效率。
配置样例 计费模式 选择弹性资源池计费模式。 按需计费 区域 选择弹性资源池所在区域。 华东-上海二 项目 每个区域默认对应一个项目，由系统预置。 系统默认项目 名称 弹性资源池名称。 dli_resource_pool 规格 选择弹性资源池规格。 标准版 CU范围 弹性资源池最大最小CU范围。
资源进行指定的管理操作。 了解DLI SQL常用操作与系统策略的授权关系，请参考常用操作与系统权限关系。 表1 DLI系统权限 系统角色/策略名称 描述 类别 依赖关系 DLI FullAccess 数据湖探索所有权限。 系统策略 该角色有依赖，需要在同项目中勾选依赖的角色： 创建跨源连接：VPC
分析。 您只需将本地数据导入OBS即可开始使用DLI进行数据分析。 导入数据的具体操作请参考上传对象。 迁移数据至DLI 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据可以在DLI集中分析和管理，您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI，再使用DLI提交作业分析数据。
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