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启。 作业模板 内置多个常见Flink SQL通用场景模板，帮助您快速了解和构建作业代码 暂无 企业安全 访问控制 与华为云IAM权限打通，支持多角色的访问控制 暂无 空间隔离 支持租户级和项目级的资源和代码隔离，满足多团队协作需求 暂无 父主题： 使用咨询
geHub中，Flink边缘作业从中读取数据，作为流计算的数据输入。 适用于物联网IOT场景，将实时流计算能力从云端延伸到边缘，在边缘快速实现对流数据实时、快速、准确地分析处理，增加数据处理计算的速度和效率。同时将数据在边缘预处理，可以有效减少无效的数据上云，减少资源消耗，提升分
DLI将边缘作业分析处理过的数据，写入到EdgeHub中，便于后续进行处理。 适用于物联网IOT场景，将实时流计算能力从云端延伸到边缘，在边缘快速实现对流数据实时、快速、准确地分析处理，增加数据处理计算的速度和效率。同时将数据在边缘预处理，可以有效减少无效的数据上云，减少资源消耗，提升分
Flink SQL和Flink Opensource SQL的语法有什么区别？ Flink SQL是DLI早期的自研语法，不兼容开源语法。 Flink Opensource SQL完全兼容Flink开源语法，随开源Flink 更新不断迭代。 因此推荐您使用Flink Opensource
DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别？ DLI服务的Spark组件是全托管式服务，用户对Spark组件不感知，仅仅可以使用该服务，且接口为封装式接口。具体请参考《数据湖探索用户指南》。 MRS服务Spark组件的是建立在客户的购买MRS服务所分配的虚机上，
DLI表与OBS表的区别 DLI表表示数据存储在本服务内部，用户不感知数据存储路径。 OBS表表示数据存储在用户自己账户的OBS桶中，源数据文件由用户自己管理。 DLI表相较于OBS表提供了更多权限控制和缓存加速的功能，性能相较于外表性能更好，但是会收取存储费用。 父主题： 使用咨询
是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 DLI可以通过增强型跨源连接功能将Flink作业的输出数据写入到OpenTSDB中。 前提条件 确保已经开启OpenTSDB服务。
是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 DLI可以通过增强型跨源连接功能将Flink作业的输出数据写入到OpenTSDB中。 前提条件 确保已经开启OpenTSDB服务。
同时间点上收集到的数据，这类数据反映了一个对象随时间的变化状态或程度。支持秒级别数据的采集监控，进行永久存储，索引和查询，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 表格存储服务（CloudTable），是基于Apache HBase提供的分布式、可
同时间点上收集到的数据，这类数据反映了一个对象随时间的变化状态或程度。支持秒级别数据的采集监控，进行永久存储，索引和查询，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 表格存储服务（CloudTable），是基于Apache HBase提供的分布式、可
HBase提供的分布式、可伸缩、全托管的KeyValue数据存储服务，为DLI提供了高性能的随机读写能力，适用于海量结构化数据、半结构化数据以及时序数据的存储和查询应用，适用于物联网IOT应用和通用海量KeyValue数据存储与查询等场景。CloudTable的更多信息，请参见《表格存储服务用户指南》。 前提条件
使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析 应用场景 在车联网领域，云计算与大数据为企业提供了强大的分析挖掘能力，可以帮助企业和车队管理者更加科学、便捷地进行车辆数据管理与分析。 方案架构 根据已有的某货运公司车辆定时上报的详单数据和货运订单数据，DLI可以完成对该货运公司车辆行驶特点分析、记录明细的查询。 详细的数据说明请参考数据说明。
HBase提供的分布式、可伸缩、全托管的KeyValue数据存储服务，为DLI提供了高性能的随机读写能力，适用于海量结构化数据、半结构化数据以及时序数据的存储和查询应用，适用于物联网IOT应用和通用海量KeyValue数据存储与查询等场景。CloudTable的更多信息，请参见《表格存储服务用户指南》。 前提条件
db_name 否 Database名称。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 是 Database中的表名。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。匹配规则为：^(?!_)(?![0-9]
db_name 否 Database名称。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 是 Database中的表名。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。匹配规则为：^(?!_)(?![0-9]
db_name 否 Database名称。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。 table_name 是 Database中的表名。 由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以数字和下划线开头。匹配规则为：^(?!_)(?![0-9]+$)[A-Za-z0-9_$]*$。
数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。 语法格式 1 2 3 4 5 6
数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。 语法格式 1 2 3 4 5 6
数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。 语法格式 1 2 3 4
数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。 语法格式 1 2 3 4
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