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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。 timeout 连接redis的超时
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
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。 代码实现 导入依赖。 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency>
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 1 2 3 from __future__ import
对接DWS scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
协议。 前提条件 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。 代码实现详解 导入依赖 涉及到的mvn依赖库
4或以上集群版本，创建CSS安全集群，并下载安全集群证书（CloudSearchService.cer）。 登录云搜索服务控制台，单击“集群管理”，选择需要建立跨源连接的集群，如图1所示： 图1 CSS集群管理 单击“安全模式”中的“下载证书”下载安全证书。 使用keytool工具生成keystore和truststore文件。
对接Redis scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 故障处理 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
故障处理 问题1：将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 问题 将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 解决方案 将'\'后面的缩进或是空格全部删除。 父主题： 对接Redis
在使用Spark2.3.x访问元数据时，DataSource语法创建avro类型的OBS表创建失败 问题描述 使用Spark访问元数据时，DataSource语法创建avro类型的OBS表创建失败。 图1 avro类型的OBS创建失败 根因分析 当前Spark2.3.x不支持创建avro类型的OBS表，Spark2
管理SQL作业 在SQL作业列表页面查看作业的基本信息 DLI SQL作业管理页面显示所有SQL作业，作业数量较多时，系统分页显示，可根据需要跳转至指定页面。您可以查看任何状态下的作业。作业列表默认按创建时间降序排列。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 队列 作业所属队列的名称。
1及以上版本、Flink 1.15及以上版本的跨源访问场景推荐使用数据加密服务DEW来存储数据源的认证信息，为您解决数据安全、密钥安全、密钥管理复杂等问题。具体操作请参考使用DEW管理数据源访问凭证。 跨源认证用于管理访问指定数据源的认证信息。配置跨源认证后，无需在作业中重复配置数据源认证信息，提高数
ache Log4j2 远程代码执行漏洞（CVE-2021-44228）、Fastjson存在反序列化漏洞（CNVD-2022-40233）等。 一旦发现服务模块涉及漏洞影响，会迅速通过官方解决方案升级现网更新漏洞。 更新配置 DLI云服务通过版本更新升级更新配置，确保服务的安全性和稳定性。
Spark作业编辑页面支持执行Spark作业，为用户提供全托管式的Spark计算服务。 在总览页面，单击Spark作业右上角的“创建作业”，或在Spark作业管理页面，单击右上角的“创建作业”，均可进入Spark作业编辑页面。 进入Spark作业编辑页面，页面会提示系统将创建DL
DLI中的Spark组件与MRS中的Spark组件有什么区别？ DLI和MRS都支持Spark组件，但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务，用户对Spark组件不感知，仅仅可以使用该服务，且接口为封装式接口。 DLI的
gement_agency中。需要您创建自定义委托，并将委托配置在作业中（使用Flink 1.15和Spark 3.3及以上版本的引擎执行作业时需要配置）。 了解dli_management_agency请参考DLI委托概述。 创建自定义委托并在作业中配置委托的操作步骤请参考自定义DLI委托权限。
某电商商城在保持高速发展的同时，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基础，利用数据湖探索来分析用户和商品的各种数据特征，
Spark如何将数据写入到DLI表中 使用Spark将数据写入到DLI表中，主要设置如下参数： fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下： import logging from operator
本无关。 如何升级到DLI Spark 2.4.5版本？ 在DLI管理控制台，购买弹性资源池和队列资源，用于提供执行作业所需的计算资源。 单击“作业管理 > Spark作业”，新建Spark作业。 在作业管理页面，单击作业操作列的“编辑”，进入作业运行参数编辑页面。 配置Spar
本无关。 如何升级到DLI Spark 3.1.1版本？ 在DLI管理控制台，购买弹性资源池和队列资源，用于提供执行作业所需的计算资源。 单击“作业管理 > Spark作业”，新建Spark作业。 在作业管理页面，单击作业操作列的“编辑”，进入作业运行参数编辑页面。 配置Spar
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