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并配置安全组入方向开启10009和3309端口。 安装JDK。 在安装和使用Kyuubi前，确保您的开发环境已安装JDK。 Java SDK要求使用JDK1.8或更高版本。考虑到后续版本的兼容性，推荐使用1.8版本。 下载JDK。 从Oracle官网下载并安装JDK1.8版本安装包。
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DLI提供了一个通用接口，可用于获取用户在启动Flink作业时设置的委托的临时凭证。该接口将获取到的该作业委托的临时凭证封装到com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials类中。 本操作介绍获取Flink作业委托临时凭证的操作方法。 Spark作业场景 Spark
安装。 如果尚未安装pip，可以通过Python内置的ensurepip模块安装： python -m ensurepip 安装dli-sdk-python 执行安装命令： python setup.py install 安装dli-dbt 从DLI管理控制台下载dli-dbt驱动。
jar netty-resolver-dns-native-macos-4.1.86.Final-osx-aarch_64.jar java-sdk-bundle-1.11.856.jar jakarta.el-3.0.3.jar netty-resolver-dns-native-macos-4
打开IntelliJ IDEA，选择“File > New > Project”。 图2 新建Project 选择Maven，Project SDK选择1.8，单击“Next”。 图3 选择Maven 定义样例工程名和配置样例工程存储路径，单击“Finish”完成工程创建。 图4 创建工程
DLI提供了一个通用接口，可用于获取用户在启动Flink作业时设置的委托的临时凭证。该接口将获取到的该作业委托的临时凭证封装到com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials类中。 本操作介绍获取Flink作业委托临时凭证的操作方法。 Spark作业场景 Spark
打开IntelliJ IDEA，选择“File > New > Project”。 图2 新建Project 选择Maven，Project SDK选择1.8，单击“Next”。 图3 选择Maven 定义样例工程名和配置样例工程存储路径，单击“Finish”完成工程创建。 图4 创建工程
IDEA，选择“File > New > Project”。 图3 新建Project 选择Maven，Project SDK选择1.8，单击“Next”。 图4 选择SDK 定义样例工程名和配置样例工程存储路径，单击“Finish”完成工程创建。 图5 新建工程 如上图所示，本示例创建
CDM源表时，请不要在源表参数里手动关闭debezium.connect.keep.alive，确保debezium.connect.keep.alive=true（默认值为true）。 如果手动关闭了debezium.connect.keep.alive，一旦发生拉取Binlog线程与MySQL服务器的连接连
打开IntelliJ IDEA，选择“File > New > Project”。 图3 新建Project 选择Maven，Project SDK选择1.8，单击“Next”。 图4 新建Project 定义样例工程名和配置样例工程存储路径，单击“Finish”完成工程创建。 图5 创建工程
定义函数、内置函数等语法说明和样例指导。 Spark Jar 相关API 提供Spark Jar相关API的使用说明。 Spark 作业SDK参考 提供执行Spark批处理作业的接口样例说明。
况下取决于去重行的数量和分组持续的时间，持续时间较短的 group 窗口不会产生状态过大的问题。可以提供一个合适的状态 time-to-live (TTL) 配置来防止状态过大。注意：这可能会影响查询结果的正确性。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：分组聚合。 DISTINCT 聚合
配置DBeaver连接DLI进行数据查询和分析 DBeaver 是一个免费且开源的数据库管理工具，支持多种数据库，通过DBeaver这款可视化数据库管理工具可以查看数据库结构、执行SQL查询和脚本、浏览和导出数据等。本节操作介绍DBeaver连接DLI服务的操作步骤。 操作前准备
Confluent Avro Format 功能描述 Avro Schema Registry (avro-confluent) 格式能让您读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer 序列化的记录，以及可以写入成能被
使用Livy提交Spark Jar作业 DLI Livy简介 DLI Livy是基于开源的Apache Livy用于提交Spark作业到DLI的客户端工具。 准备工作 创建DLI队列。在“队列类型”中选择“通用队列”，即Spark作业的计算资源。具体请参考创建队列。 准备一个li
使用CDM迁移数据至DLI CDM提供了可视化的迁移任务配置页面，支持多种数据源到数据湖的迁移能力。 本节操作介绍使用CDM迁移工具将数据从数据源迁移至DLI的操作步骤。 图1 使用CDM迁移数据至DLI操作流程 步骤1：创建CDM集群 CDM集群用于执行数据迁移作业，将数据从数据源迁移至DLI。
使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 操作场景 在Linux或Windows环境下您可以使用JDBC应用程序连接DLI服务端提交作业。 使用JDBC连接DLI提交的作业运行在Spark引擎上。 JDBC版本2.X版本功能重构后，仅支持从DLI作业桶读取查询结果，如需使用该特性需具备以下条件：
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