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跨源连接HBase表 创建DLI表关联HBase 插入数据至HBase表 查询HBase表 父主题： 跨源连接相关
跨源连接RDS表 创建DLI表关联RDS 插入数据至RDS表 查询RDS表 父主题： 跨源连接相关
跨源连接CSS表 创建DLI表关联CSS 插入数据至CSS表 查询CSS表 父主题： 跨源连接相关
跨源连接DCS表 创建DLI表关联DCS 插入数据至DCS表 查询DCS表 父主题： 跨源连接相关
已知存在某DLI表，但在DLI页面查询不到该表。 问题根因 已有表但是查询不到时，大概率是因为当前登录的用户没有对该表的查询和操作权限。 解决措施 联系创建该表的用户，让该用户给需要操作该表的其他用户赋予查询和操作的权限。赋权操作如下： 使用创建表的用户账号登录到DLI管理控制台，选择“数据管理
触发保存点：“运行中”的作业可以“触发保存点”，保存作业的状态信息。 权限管理：查看作业对应的用户权限信息以及对其他用户授权。 运行时配置：支持作业在运行时配置作业异常告警和异常自动重启。 查看Flink作业详情 用户作业创建完成并保存后，用户可以单击作业名查看作业的详细信息，包括作业的SQL语句和参数设置信息，如果是
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
用户可以将所创建的Flink作业导出至OBS桶中。 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。 切换项目或用户时，需要对新项目或用户授权，具体请参考配置Flink作业权限。
描述 URI-scheme 表示用于传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 指定承载REST服务端点的服务器域名或IP。 不同服务不同区域的Endpoint不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 例如IAM服务在“华北-北京四”区域的Endpoint为“iam
您需要在OBS管理控制台中检查DLI作业桶的桶策略，确保策略中包含了允许DLI服务进行必要操作的授权信息。 确保没有任何策略明确拒绝了DLI服务对桶的访问。IAM策略是优先考虑拒绝（deny）权限的，即使有允许（allow）权限，如果有拒绝权限存在，也会导致授权失败。 排查方案 在OBS管理控制台找到DLI作业桶。
用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息，请访问Redis官方网站https://redis.io/。 前提条件 DLI要建立与Redis的增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息，请访问Redis官方网站https://redis.io/。 前提条件 DLI要建立与Redis的增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。
kind：资源包类型，当前支持包类型分别为： jar：用户jar文件 pyfile：用户Python文件 file：用户文件 modelfile：用户AI模型文件 paths：对应资源包的OBS路径，参数构成为：{bucketName}.{obs域名}/{jarPath}/{jarName}。
端节点中查询所有服务的终端节点。 数据湖探索的终端节点如下表所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 数据湖探索的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint） 华北-北京四 cn-north-4 dli.cn-north-4.myhuaweicloud.com
x默认内置的数据库，是Spark的全局临时视图。 通常在Spark作业执行注册viewManager时，会校验该数据库在metastore是否存在，如果该数据库存在则会导致Spark作业执行失败。 因此当Spark3.x的作业日志中如果出现一条访问catalog查询该数据库，并提示数据库不存在是为了确
入到Kafka的基本信息页面。 在“连接信息”中获取该Kafka的“内网连接地址”，在“网络”中获取该实例的“虚拟私有云”和“子网”信息。 Kafka的基本信息页面，“网络 > 安全组”参数下获取Kafka的安全组。 RDS 在RDS控制台“实例管理”页面，单击对应实例名称，查看
（推荐）方式一：使用控制台提供的参数项（委托、元数据来源等）配置Spark Jar作业访问LakeFormation元数据 新建或编辑Spark Jar作业时，请参考表3Spark Jar作业访问LakeFormation元数据。 表3 配置Spark Jar作业访问LakeFormation元数据 参数 说明 配置示例
action表数据：data/JData_Action 步骤2：分析数据 创建数据库、表 在portal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”。 创建demo数据库，在DLI控制台总览页面，选择“作业管理 > SQL作业”，单击“创建作业”，进入SQL作业编辑器。 在
I普通用户”权限，具有队列使用权限，数据（除数据库）的管理和使用权限。 图1 权限分配 “数据工程师A”创建了一个gameTable表用于存放游戏道具相关数据，userTable表用于存放游戏用户相关数据。因为音乐业务是一个新业务，想在存量的游戏用户中挖掘一些潜在的音乐用户，所以
用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有关Redis的详细信息，请访问Redis官方网站https://redis.io/。 前提条件 要建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建
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