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sc_type 推荐使用livy原生配置。 spark.dli.user.args args 推荐使用livy原生配置。 spark.submit.pyFiles python_files 推荐使用livy原生配置。 spark.files files 推荐使用livy原生配置。 spark
使用JDBC提交Spark SQL作业 获取服务端连接地址 下载JDBC驱动包 认证 使用JDBC提交作业 JDBC API参考 父主题： SQL作业开发指南
创建并使用跨源链接 场景描述 本章节指导用户通过API创建增强型跨源连接。 约束限制 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 创建增强型跨源连接之前需要获取需要建立连接的服务对应VPC的ID和其所在子网的网络ID。获取VPC的ID接口，具体请参考《虚拟私有云
maxLeafCount 否 Tree最大叶子节点数量。 15 maxTreeHeight 否 Tree最大高度。 12 seed 否 算法使用的随机种子值。 4010 numClusters 否 分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。
您可以通过DLI提供的价格计算器，快速计算出购买资源的参考价格。 表1 DLI计费项 计费项 说明 计算计费 支持三种计费模式： 按照包年/包月的订购周期计费 根据计算资源使用量（CU时）按需计费。 按预购的套餐包计费。 支持包年包月+按需组合使用（超出包周期规格按需计费）；支
使用CTS审计DLI服务 通过云审计服务，您可以记录与DLI服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 表1 云审计服务支持的DLI操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建数据库 database createDatabase 删除数据库 database deleteDatabase
户可以利用Flink的生态系统来实现高级的流处理逻辑和状态管理。 创建Flink Jar作业请参考创建Flink Jar作业。 父主题： 使用DLI提交Flink作业
硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 with参数中字段只能使用单引号，不能使用双引号。 语法格式 1 2 3 4 5
SQL作业中使用UDF 操作场景 DLI支持用户使用Hive UDF（User Defined Function，用户定义函数）进行数据查询等操作，UDF只对单行数据产生作用，适用于一进一出的场景。 约束限制 在DLI Console上执行UDF相关操作时，需要使用自建的SQL队列。
示例3：使用CTAS语句将源表的全部数据或部分数据创建新的DLI表 示例说明：根据示例1：创建DLI非分区表中创建的DLI表table1，使用CTAS语法将table1中的数据复制到table1_ctas表中。 在使用CTAS建表的时候，可以忽略被复制的表在建表时所使用的语法，即
示例3：使用CTAS语句将源表的全部数据或部分数据创建新的OBS表 示例说明：根据示例1：创建OBS非分区表中创建的OBS表table1，使用CTAS语法将table1中的数据复制到table1_ctas表中。 在使用CTAS建表的时候，可以忽略被复制的表在建表时所使用的语法，即
数。 约束限制 在DLI Console上执行UDAF相关操作时，需要使用自建的SQL队列。 跨账号使用UDAF时，除了创建UDAF函数的用户，其他用户如果需要使用时，需要先进行授权才可使用对应的UDAF函数。 授权操作参考如下：登录DLI管理控制台，选择“ 数据管理 > 程序包管理”页面，选择对应的UDAF
约束限制 在DLI Console上执行UDTF相关操作时，需要使用自建的SQL队列。 不同的IAM用户使用UDTF时，除了创建UDTF函数的用户，其他用户如果需要使用时，需要先进行授权才可使用对应的UDTF函数。授权操作参考如下： 登录DLI管理控制台，选择“ 数据管理 > 程序包管理”页面，选择对应的UDTF
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。
示例3：使用CTAS语句将源表的全部数据或部分数据创建新的OBS表 示例说明：根据示例1：创建OBS非分区表中创建的OBS表table1，使用CTAS语法将table1中的数据复制到table1_ctas表中。 在使用CTAS建表的时候，可以忽略被复制的表在建表时所使用的语法，即
确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。 算法大致思想为：定义一种距离函数，两两数据点之间如果距离小
单表分区数最多允许100000个。 创建OBS表的DataSource语法可以参考使用DataSource语法创建OBS表。 创建OBS表的Hive语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 使用DataSource语法创建OBS表 以下通过创建CSV格式的OBS表举例，创建其他
该功能公测阶段，如需使用请提交工单申请开通“使用Spark作业访问DLI元数据”的使用权限。 约束限制 如果使用Spark 3.1访问元数据，则必须新建队列。 不支持的场景： 在SQL作业中创建了数据库（database），编写程序代码指定在该数据库下创建表。 例如在DLI的SQL编辑器
确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。 算法大致思想为：定义一种距离函数，两两数据点之间如果距离小
示例3：使用CTAS语句将源表的全部数据或部分数据创建新的DLI表 示例说明：根据示例1：创建DLI非分区表中创建的DLI表table1，使用CTAS语法将table1中的数据复制到table1_ctas表中。 在使用CTAS建表的时候，可以忽略被复制的表在建表时所使用的语法，即
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