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表2 计费公式 资源类型 计费公式 资源单价 计算资源 计算费用=单价*CU数*小时数 请参见DLI产品价格详情。 存储资源 存储费用=单价*存储数据量（GB）*小时数。 请参见DLI产品价格详情。 表3 资源类型 资源类型 计费详情 合计 计算资源 0.4元/小时，实际CUs：64CUs，累计计费时长：2小时
SQL查询模板，功能丰富，可满足大部分的商业场景，无需用户自行下载TPC-H的查询语句，省时省力。 用最小的时间代价体验serverless化的DLI产品，领略数据湖带给我们的全新体验。 注意事项 子账号使用TPC-H测试套件时，需要主账号为子账号赋权OBS访问权限和查看主账号表的权限；如果
设置购买套餐包的数量。 确认套餐信息后，勾选相关协议，单击“立即购买”。 计费示例 示例价格仅供参考，实际价格请以DLI产品价格详情中的信息为准。 更多示例参考DLI产品价格详情。 假设用户A预先购买了4000CU时的套餐包，有效期为1个月，在套餐包用完之前，用户A使用CU时的计算资源时，都将从套餐包中扣除。
edsconnection deleteRoute 创建批处理作业 jobs createBatch 取消批处理作业 jobs cancelBatch 创建全局变量 variable createGlobalVariable 删除全局变量 variable deleteGlobalVariable
授权项，指对资源的具体操作权限，不超过100个，如图1所示。 图1 DLI授权项 格式为：服务名:资源类型:操作，例：dli:queue:submit_job。 服务名为产品名称，例如dli、evs和vpc等，服务名仅支持小写。资源类型和操作没有大小写，要求支持通配符号*，无需罗列全部授权项。 资源类型可以参考表4中的资源类型。
包年/包月：根据所选配置，弹性资源池CU范围和购买时长计算配置费用。 按需计费：根据所选配置，弹性资源池CU范围计算配置费用。 计费示例 价格仅供参考，实际计算请以DLI产品价格详情中的价格为准。 样例1：包年/包月弹性资源池场景 假设您在2023/03/08 15:50:04购买了包年/包月弹性资源池（CU范
件夹上传到OBS桶根目录下。 步骤2：分析数据 使用DLI对分析的数据进行查询。 创建数据库、表。 在Console页面上方菜单栏中单击“产品”，单击“大数据”分类中的“数据湖探索 DLI”。 在DLI控制台总览页面左侧，单击“SQL编辑器”，进入SQL作业编辑器页面。 在SQL
printSink select * from kafkaSource; 向kafka的相应topic中插入下列数据，该数据表示MySQL 产品表有4列（id、name、description、weight）。该JSON 消息是 products 表上的一条更新事件，其中 id =
Flink源代码中只有明确标注了@Public或者@PublicEvolving的才是公开供用户调用的方法，DLI只对这些方法的兼容性做出产品保证。 图4 配置参数 表3 参数说明 名称 描述 CU数量 一个CU为1核4G的资源量。CU数量范围为2~400个。 管理单元 设置管理
orders.product_id = dim.product_id; 连接Kafka集群，向Kafka的source topic中插入如下测试数据： {"product_id": "product_id_11", "user_name": "name11"} {"product_id":
Spark 2.4.5版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 2.4.5版本所做的变更说明。 更多Spark 2.4.5版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 2.4.5版本发布时间 版本名称 发布时间
Flink 1.12版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.12版本所做的变更说明。 更多Flink 1.12版本说明请参考Release Notes - Flink 1.12。 Flink 1.12版本发布时间 版本名称 发布时间
('supplier1', 'product1', 4), ('supplier1', 'product2', 3), ('supplier2', 'product3', 3), ('supplier2', 'product4', 4)) AS Products(supplier_id
orders.product_id = dim.product_id; 连接Kafka集群，向Kafka的source topic中插入如下测试数据： {"product_id": "product_id_11", "user_name": "name11"} {"product_id":
Spark 3.1.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.1.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.1.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.1.1版本发布时间 版本名称 发布时间
Flink 1.15版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Flink计算引擎的发布一致性。本文介绍Flink 1.15版本所做的变更说明。 更多Flink 1.15版本说明请参考Release Notes - Flink Jar 1.15、Flink OpenSource SQL1
Spark 3.3.1版本说明 数据湖探索（DLI）遵循开源Spark计算引擎的发布一致性。本文介绍Spark 3.3.1版本所做的变更说明。 更多Spark 3.3.1版本说明请参考Spark Release Notes。 Spark 3.3.1版本发布时间 版本名称 发布时间
max_event_time from click_product group by substring (event_time, 1, 13), product_id, product_name; insert into top_product select c
DLI计算引擎版本生命周期 版本号说明 DLI计算引擎版本号：格式为计算引擎名称 x.y.z，其中计算引擎分为Flink和Spark，版本号具体含义如图1所示。 图1 DLI计算引擎版本号 版本支持情况 Flink计算引擎推荐版本：Flink 1.15。 Spark计算引擎推荐版本：
Orders INNER JOIN Product ON Orders.productId = Product.id; SELECT * FROM Orders LEFT JOIN Product ON Orders.productId = Product.id; SELECT * FROM
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