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父主题： Flink作业开发指南
开发指导 Spark SQL语法参考 提供SQL数据库、表、分区、导入及导出数据、自定义函数、内置函数等语法说明和样例指导。 使用Spark作业访问DLI元数据 提供SQL作业开发的操作指引和样例代码参考。 Spark SQL 相关API 提供SQL相关API的使用说明。
优势 提供地理专业算子：支持全栈Spark能力，具备丰富的Spark空间数据分析算法算子，全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光点云等巨量数据的离线批处理，支持带有位置属性的动态流数据实时计算处理。
安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。
父主题： Flink OpenSource SQL作业开发
在内核引擎上DLI Flink进行了多处核心功能的优化，并且提供了企业级的一站式开发平台，自带开发和运维功能，免除自建集群运维的麻烦；在connector方面除了支持开源connector之外，还可以对接云上Mysql、GaussDB、MRS HBase、DMS、DWS、OBS等，
父主题： Spark on Hudi开发规范
开发流程 DLI下UDF函数开发流程参考如下： 图1 开发流程 表2 开发流程说明 序号 阶段 操作界面 说明 1 新建Maven工程，配置pom文件 IntelliJ IDEA 参考操作步骤说明，编写UDF函数代码。
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。 步骤2：创建Kafka的Topic：创建Kafka生产消费数据的Topic。 步骤3：创建DWS数据库和表：创建DWS数据库和表信息。
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。 步骤2：创建Kafka的Topic：创建Kafka生产消费数据的Topic。 步骤3：创建RDS数据库和表：创建RDS MySQL数据库和表信息。
父主题： Spark作业开发类
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。 步骤2：创建Kafka的Topic：创建Kafka生产消费数据的Topic。
准备环境 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。
环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。
正确示例：异步Compaction hoodie.compact.inline = true hoodie.run.compact.only.inline=true 执行SQL run compaction on dsrTable; 父主题： Spark on Hudi开发规范
开发流程 DLI进行Spark作业访问DLI元数据开发流程参考如下： 图1 Spark作业访问DLI元数据开发流程 表2 开发流程说明 序号 阶段 操作界面 说明 1 创建DLI通用队列 DLI控制台 创建作业运行的DLI队列。
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。 步骤2：创建RDS MySQL数据库和表：创建RDS MySQL的数据库和表。 步骤3：创建DWS数据库和表：创建用于接收数据的DWS数据库和表。
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。 步骤2：创建RDS Postgres数据库：创建RDS Postgres的数据库和表。 步骤3：创建DWS数据库和表：创建用于接收数据的DWS数据库和表。
DLI SDK功能矩阵 SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用DLI SDK提供的接口函数进行二次开发。
开发流程 DLI下UDAF函数开发流程参考如下： 图1 UDAF开发流程 表2 开发流程说明 序号 阶段 操作界面 说明 1 新建Maven工程，配置pom文件 IntelliJ IDEA 参考操作步骤说明，编写UDAF函数代码。
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