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如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 如果使用MRS Doris，请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。
手动续费 在云服务控制台续费 登录管理控制台。 单击左侧导航栏的图标，选择“大数据 > 数据湖探索 DLI”。 在队列或弹性资源池的列表页，选中待续费的包年/包月资源。 单击“操作”列下的“更多 > 续费”。
解决方案 确认是否已修改跨源连接的主机信息，如果没有，请参考DLI跨源连接中配置MRS主机信息修改主机信息。重新创建和提交Spark作业。
如需使用DLI增强型跨源，DLI队列网段与数据源网段不能重合。
DDS，数据仓库服务GaussDB（DWS），MapReduce服务MRS，云数据库RDS等。
已创建Elasticsearch类型的CSS集群。 具体创建CSS集群的操作可以参考创建CSS集群。 本示例创建的CSS集群版本为：7.6.2，集群为非安全集群。 整体作业开发流程 整体作业开发流程参考图1。 图1 作业开发流程 步骤1：创建队列：创建DLI作业运行的队列。
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
可用区 一个可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。
cbu.mrs.313.r9.jar kerby-util-2.0.2.jar spark-uquery_2.12-3.1.1-2.3.7.dli-SNAPSHOT.jar hadoop-mapreduce-client-core-3.1.1-h0.cbu.mrs.313.r9.
Hbase HBase连接器支持读取和写入HBase集群。本文档介绍如何使用HBase连接器基于HBase进行SQL查询。 HBase连接器在upsert模式下运行，可以使用 DDL 中定义的主键与外部系统交换更新操作消息。但是主键只能基于HBase的rowkey字段定义。
说明： 如果是新建队列，在该队列提交作业后，如果立即单击FlinkUI，因为后台大约需要10分钟创建集群，会导致缓存空的projectID，从而导致无法查看FlinkUI。 建议作业选择使用专属队列，后台集群不会被释放，避免上述问题产生。
配置DLI访问其他云服务的委托权限 DLI委托概述 创建DLI自定义委托权限 常见场景的委托权限策略 典型场景DLI委托权限配置示例
常见的需要自建委托的业务场景： DLI表生命周期清理数据及Lakehouse表数据清理所需的数据清理委托。需用户自行在IAM创建名为dli_data_clean_agency的DLI云服务委托并授权。
导入数据 插入数据相关语法 插入数据 清空数据相关语法 清空数据 导出查询结果相关语法 导出查询结果 跨源连接HBase表相关语法 创建表关联HBase 插入数据至HBase表 查询HBase表 跨源连接OpenTSDB表相关语法 创建表关联OpenTSDB 插入数据至OpenTSDB
故障恢复 系统级故障恢复 DLI系统采用存算分离的架构，计算集群基于K8s资源调度和故障切换机制，在系统故障时，支持自动故障恢复。 作业级故障恢复 Flink、Spark作业支持配置自动重启恢复机制，在开启自动重启功能后，当作业出现异常时将自动重启恢复作业。 父主题： 安全
如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 如果使用MRS Doris，请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。
登录管理控制台，选择“大数据 > 数据湖探索 DLI”。 选择“资源管理 > 弹性资源池”，在资源列表中查看并记录资源名称。 在控制台顶部菜单栏中选择“资源 > 我的资源”。 进入我的资源页面。 在搜索条件中选择按名称搜索，并输入1.c获取的实例名称，单击图标搜索资源信息。
pyspark样例代码 开发说明 支持对接CloudTable的OpenTSDB和MRS的OpenTSDB。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。
使用Spark作业跨源访问数据源 概述 对接CSS 对接DWS 对接HBase 对接OpenTSDB 对接RDS 对接Redis 对接Mongo 父主题： Spark Jar作业开发指南
对此场景，在这里给出以下建议：按照集群资源使用情况，可以每2小时或每4个小时去调度执行一次异步Compaction作业，这是一个基本的维护MOR表的方案。 采用Spark异步执行Compaction，不采用Flink进行Compaction。
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