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1） sql开发示例如下，具体sql语法参考“Delta Sql语法参考”。
MRS配置 DLI跨源连接中配置MRS主机信息 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》。 对接MRS HBase需要在DLI队列的host文件中添加MRS集群节点的/etc/hosts信息。 详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息
故障处理 问题1：运行Spark作业，作业运行失败，作业日志中提示java server connection或container启动失败 问题现象 运行Spark作业，作业运行失败，作业日志中提示java server connection或container启动失败。 解决方案
scala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》。
scala样例代码 开发说明 支持对接CloudTable的HBase和MRS的HBase。 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》。
Bucket调优示例 创建Bucket索引表调优 Hudi表初始化 实时任务接入 离线Compaction配置 父主题： DLI Hudi开发规范
pyspark样例代码 开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务，兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。
怎样获取DLI作业样例（Demo） 为了方便用户更好地使用DLI，DLI服务提供了供作业开发的Demo样例，您可以通过DLI样例代码获取。 该样例代码的目录内容介绍如下： dli-flink-demo：开发Flink作业时的样例代码参考。
父主题： SQL作业开发类
完成DLI对接Notebook实例后，您可以基于Notebook提供的Web交互的开发环境同时完成代码的编写与作业的开发，使用Notebook灵活的进行数据分析与探索，本节操作介绍使用Notebook作业提交DLI作业的操作步骤。
使用客户端工具连接DLI 使用JDBC提交SQL作业 使用Spark-submit提交Spark Jar作业 使用Livy提交Spark Jar作业
Hudi数据表设计规范 Hudi表模型设计规范 Hudi表索引设计规范 Hudi表分区设计规范 父主题： DLI Hudi开发规范
Hudi数据表管理操作规范 Hudi数据表Compaction规范 Hudi数据表Clean规范 Hudi数据表Archive规范 父主题： DLI Hudi开发规范
父主题： DLI中使用Hudi开发作业
父主题： SQL作业开发类
=> println(SparkFiles.get("test"))) .map(_ => println(Source.fromFile(SparkFiles.get("test")).mkString)).collect() } } 父主题： Spark作业开发类
不需要对每张Hudi表都开发异步Compaction任务，这样会导致作业开发成本上升。
SELECT http_method, count(http_method) FROM apigateway WHERE service_id = 'ecs' DISTRIBUTE BY http_method 父主题： SQL作业开发类
父主题： SQL作业开发类
实时任务接入 实时作业一般由Flink Sql或Sparkstreaming来完成，流式实时任务通常配置同步生成compaction计划，异步执行计划。 Flink SQL作业中sink端Hudi表相关配置如下： create table hudi_sink_table ( /
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