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SQL权限管理或者IAM鉴权管理DLI元数据的权限 DLI SQL权限管理： 在“数据湖探索 > 数据管理 > 库表管理”页面，搜索要授权的库/表。 单击表操作列的“权限管理”，即可查看当前库/表授权信息或者新增授权。 更多信息请参考在DLI控制台管理数据库资源。 IAM鉴权： 参考权限管理概述章节中的“IAM鉴权使用场景”。
您还可以通过自定义镜像增强DLI的计算环境，通过下载DLI提供的基础镜像再按需制作自定义镜像，将作业运行需要的依赖（文件、jar包或者软件）、私有能力等内置到自定义镜像中，可以改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python
适用于当用户切换区域、项目或用户时，需要创建相同的作业，而作业比较多的情况。此时，不需要重新创建作业，只需要将原有的作业导出，再在新的区域、项目或者使用新的用户登录后，导入作业即可。 如果需要导入自建的作业，建议使用创建作业的功能。 具体请参考创建Flink OpenSource SQL作业，创建Flink
优先推荐您使用控制台提供的“元数据来源”参数项进行配置。 Lakeformation 数据目录名称 配置Spark作业访问的数据目录名称。 此处选择的是在DLI管理控制台创建的数据目录，即DLI与Lakeformation默认实例下的数据目录的映射，该数据目录连接的是LakeForma
考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
Studio ”，可能是由于缺少C++编译器导致的报错，建议您根据提示信息安装相应版本的Visual Studio编译器解决。部分操作系统Visual Studio安装后需重启才可以生效。 安装DLI服务Python SDK。 选择SDK获取与安装获取的安装包，解压安装包。 将"dli-sdk-python-<version>
年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency>
单击“提交”完成弹性资源池的创建。 在弹性资源池的列表页，选择要操作的弹性资源池，单击操作列的“添加队列”。 配置队列的基础配置，具体参数信息如下。 表4 弹性资源池添加队列基础配置 参数名称 参数说明 配置样例 名称 弹性资源池添加的队列名称。 dli_queue_01 类型 选择创建的队列类型。
在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 通过DataFrame API 访问 import相关依赖
30秒内的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 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
30秒内的订单数量，并根据窗口的订单id和窗口开启时间作为主键，将结果实时统计到JDBC中： 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
scan.count 每批次读取的数据记录数，默认为100。如果在读取过程中，redis集群中的CPU使用率还有提升空间，可以调大该参数。 iterator.grouping.size 每批次插入的数据记录数，默认为100。如果在插入过程中，redis集群中的CPU使用率还有提升空间，可以调大该参数。
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