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户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮
登录OBS控制台，将生成的Jar包文件上传到OBS路径下。 登录DLI控制台，选择“作业管理 > Spark作业”。 单击操作列“编辑”。 编辑“应用程序”，选择1上传的OBS地址。 图11 配置应用程序 Spark 3.3以下版本： 分别上传Jar包到OBS和DLI下。 登录OBS控制台，将生成的Jar包文件上传到OBS路径下。
json_path) 表2 参数说明 参数 数据类型 说明 json_string STRING 需要解析的JSON对象，使用字符串表示。 json_path STRING 解析JSON的路径表达式，使用字符串表示。 目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式
IS_ALPHA(string) 如果字符串中的所有字符都是字母，则返回 true，否则返回 false。 IS_DECIMAL(string) 如果 string 可以解析为有效数字，则返回 true，否则返回 false。 IS_DIGIT(string) 如果字符串中的所有字符都是数字，则返回 true，否则返回
时间，24小时制（hh:mm:ss） %U 周（00 .. 53）， 星期天是一周的第一天 %u 周（00 .. 53）， 星期一是一周的第一天 %V 周（01 .. 53），星期天是一周的第一天，与%X配合使用 %v 星期（01 .. 53）， 第一条为星期一，与%X配合使用 %W 周几（Sunday
STRING, `c50name` STRING, `c51name` STRING, `c52name` STRING, `c53name` STRING, `c54name` STRING ) USING csv options ( path 'obs://
json_path) 表2 参数说明 参数 数据类型 说明 json_string STRING 需要解析的JSON对象，使用字符串表示。 json_path STRING 解析JSON的路径表达式，使用字符串表示。 目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式
EXTERNAL TABLE. 新增支持解析“+Infinity”、“+INF”和“-INF”类型字符串的值 说明： Spark2.4.x：当从定义为FloatType 或 DoubleType的JSON属性读取值时，Spark2.4.x仅支持解析“Infinity”和“-Infinity”。
基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、ECS自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行分析，构建企业的统一视图，帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索。
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创建数据库 功能描述 创建数据库。 语法格式 1 2 3 CREATE [DATABASE | SCHEMA] [IF NOT EXISTS] db_name [COMMENT db_comment] [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。
导出DLI表数据至OBS中 支持将数据从DLI表中导出到OBS服务中，导出操作将在OBS服务新建文件夹，或覆盖已有文件夹中的内容。 注意事项 支持导出json格式的文件，且文本格式仅支持UTF-8。 只支持将DLI表（表类型为“Managed”）中的数据导出到OBS桶中，且导出的路径必须指定到文件夹级别。
Python SDK环境配置 操作场景 在进行二次开发时，要准备的开发环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 安装Python Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual
使用DLI提交SQL作业查询OBS数据 场景描述 DLI可以查询存储在OBS中的数据，本节操作介绍使用DLI提交SQL作业查询OBS数据的操作步骤。 本例新建“sampledata.csv”文件上传OBS桶，并新建弹性资源池队列，使用DLI创建数据库和表，使用DLI提供的SQL编辑器查询表的1000条数据。
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项
根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下：
根据MySQL和kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据MySQL和kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功。 在MySQL的flink数据库下创建表order_count，创建语句如下：
json_path) 表2 参数说明 参数 数据类型 说明 json_string STRING 需要解析的JSON对象，使用字符串表示。 json_path STRING 解析JSON的路径表达式，使用字符串表示。 目前path支持如下表达式参考下表表3。 表3 json_path参数支持的表达式
典型场景示例：迁移Hive数据至DLI 本文为您介绍如何通过CDM数据同步功能，迁移MRS Hive数据至DLI。其他MRS Hadoop组件数据，均可以通过CDM与DLI进行双向同步。 前提条件 已创建DLI的SQL队列。创建DLI队列的操作可以参考创建DLI队列。 创建DLI
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