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清理多版本数据 功能描述 多版本数据保留周期是在表每次执行insert overwrite或者truncate语句时触发，所以当表的多版本数据在保留周期时间外但是后续该表不会再执行insert overwrite或者truncate语句时，多版本保留周期外的数据不会自动清理。可以通过本章节介绍的
None 服务介绍 数据湖探索 DLI 介绍什么是数据湖探索 02:47 数据湖探索DLI产品介绍 功能介绍 数据湖探索 DLI 熟悉数据湖探索控制台 03:10 数据湖探索控制台介绍 操作指导 数据湖探索 DLI 介绍怎样创建提交SQL作业 07:36 数据湖探索SQL作业入门指导
视图 创建视图 删除视图 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）
手动停止了Flink作业，再次启动时没有提示从哪个Checkpoint恢复 问题现象 在创建Flink作业时开启了Checkpoint，指定了Checkpoint保存的OBS桶。手工停止Flink作业后，再次启动该Flink作业没有提示从哪个Checkpoint恢复。 解决方案 由于
视图相关 创建视图 删除视图
创建非弹性资源池队列（废弃，不推荐使用） 非弹性资源池模式的队列是DLI的上一代计算资源管理方式，按使用需求购买和释放资源，需要预先估计资源使用需求再进行购买。 优先推荐使用弹性资源池队列，提高资源使用的灵活性和资源利用效率。购买弹性资源池并在弹性资源池中添加队列请参考创建弹性资源池和在弹性资源池中添加队列
触发Flink作业保存点 功能介绍 触发Flink作业保存点。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1.0/{project_id}/streaming
终端节点 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 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
导入Flink作业保存点 功能介绍 导入Flink作业保存点。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1.0/{project_id}/streaming
管理Flink作业 用户创建了新作业后，需要根据用户的实际需求对作业进行操作，包括编辑作业基本信息，启停作业、导入/导出作业等。 编辑作业 用户可以对已经创建的作业进行编辑，如修改SQL语句、作业名称和描述、作业配置信息等。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理”>“Flink
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表
应用场景 DLI服务适用于海量日志分析、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。 海量日志分析 游戏运营数据分析 游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台，分析每日新增日志获取所需指标，通过数据来辅助决策。例如：运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等，了解游戏当前状态及后续响应活动措施
从Kafka读取数据写入到RDS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为根据商品的实时点击量，获取每小时内点击量最高的3个商品及其相关信息。商品的实时点击量数据为输入源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到RDS中。 例如，输入如下样例数据：
如何打通DLI和数据源的网络？ DLI 增强型跨源连接底层采用对等连接，直接打通DLI集群与目的数据源的VPC网络，通过点对点的方式实现数据互通。 创建增强型跨源连接的操作步骤请参考创建增强型跨源连接。 父主题： 跨源连接问题
（推荐）DLI SDK V3 写作说明 本文介绍了DLI服务提供的V3版本的SDK，列举了最新版本SDK的获取地址。 SDK列表 表1提供了DLI云服务支持的SDK列表，您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 表1 SDK列表 编程语言 Github
为什么Spark jar 作业 一直处于“提交中”？ Spark jar 作业 一直处于“提交中”可能是队列剩余的CU量不足导致作业无法提交。 查看队列的的剩余步骤如下： 查看队列CU使用量。 点击“云监控服务 > 云服务监控 > 数据探索湖 > 队列监控 > 队列CU使用量” 。
异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次
异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次
配置DLI队列与内网数据源的网络联通 背景信息 DLI执行作业时如需访问外部数据源数据，如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。DLI增强型跨源连接，底层采用对等连接的方式打通与目的数据源的vpc网络，通过点对点的方式实现数据互通
怎样配置DLI队列与数据源的网络连通？ 配置DLI队列与内网数据源的网络连通 DLI在创建运行作业需要连接外部其他数据源，如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。 DLI提供的增强型跨源连接功能，底层采用对等连接的方式打通与目的数据源的
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