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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。
Flink Jar 包冲突，导致作业提交失败 问题描述 用户Flink程序的依赖包与DLI Flink平台的内置依赖包冲突，导致提交失败。 解决方案 首先您需要排除是否有冲突的Jar包。
使用Notebook实例提交DLI作业 Notebook是基于开源JupyterLab进行了深度优化的交互式数据分析挖掘模块，提供在线的开发和调试能力，用于编写和调测模型训练代码。
DLI内置依赖包 DLI内置依赖包是平台默认提供的依赖包，用户打包Spark或Flink jar作业jar包时，不需要额外上传这些依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。
在DataArts Studio开发DLI SQL作业 操作场景 华为云数据治理中心DataArts Studio提供了一站式数据治理平台，可以实现与DLI服务的对接，从而提供统一的数据集成、数据开发服务，方便企业对全部数据进行管控。
当需要将来自不同源的数据进行集中存储和处理时，迁移数据至DLI可以提供一个统一的数据平台。 您可以参考使用CDM迁移数据至DLI迁移数据至DLI后再提交作业。 如果业务需求需要实时访问和处理来自不同数据源的数据，跨源访问可以减少数据的复制和延迟。
当前云平台尚未提供预置的Spark模板，但支持用户自定义Spark作业模板，本节操作介绍在Spark管理页面创建Spark模板的操作方法。 新建Spark作业模板 Spark作业模板的创建方法是在创建Spark作业时，可直接将配置完成的作业信息设置为模板。
而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等指标，从而能在显示大屏上实时展示相关数据，方便及时了解数据变化，有针对性地调整营销策略。而如何高效快捷地统计这些指标呢？
低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。
sha2(string, integer) → string 安全散列算法2， 是一种密码散列函数算法标准，其输出长度可以取224位，256位， 384位、512位，分别对应SHA-224、SHA-256、SHA-384、SHA512 sha256(binary) → varbinary
配置SuperSet通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Superset是一个开源的数据探索和可视化平台，支持对数据进行快速、直观的探索，同时支持创建丰富的数据可视化和交互式仪表板。
DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考”数据湖探索 DLI > 用户指南> 数据管理> 程序包管理> 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？
修改Flink SQL语句、Flink Jar作业等操作 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算，当前需要恢复的状态将算法的语句修改成为乘除取余的运算，是无法从checkpoint直接恢复的。
为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。
开发与运维 监控、告警 支持对接华为云CES监控平台，支持对接华为云SMN告警系统，用户可通过邮件、短信、电话、第三方办公工具（webhook模式） 支持对接企业内部统一监控告警系统（prometheus）。
为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。
配额是指云平台预先设定的资源使用限制，包括资源数量和容量等。设置配额是为了确保资源合理的分配和使用，避免资源过度集中和资源浪费。 如果资源配额限制满足不了用户的使用需求，可以通过工单系统来提交您的申请，并告知您申请提高配额的理由。 在通过审理之后，系统会更新您的配额并进行通知。
DWS Connector概述 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DLI将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。
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它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，二是利用Flink来读写Hive的表。
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