DLI支持的开发工具
DLI支持使用多种客户端连接方式，以满足不同用户的需求和使用场景。本节操作介绍DLI支持的连接方式和具体的应用场景。
|
连接方式 |
说明 |
支持提交的作业类型 |
应用场景 |
操作指导 |
|---|---|---|---|---|
|
DLI管理控制台方式 |
通过DLI管理控制台，您可以直观地管理和操作DLI服务，包括创建弹性资源池、添加或管理队列、提交作业、监控作业运行状态等。 |
|
提供图形化界面，操作简单直观，适合不熟悉命令行操作的用户。 |
DLI控制台操作指导请参考《DLI用户指南》。 |
|
DLI API方式 |
DLI提供了丰富的API接口，用户可以通过API编程方式管理和操作DLI服务，包括创建队列、提交作业、查询作业状态等。 |
|
适合具备编程基础的用户，可以通过API实现自动化管理和操作，提高工作效率。 |
具体操作请参见《数据湖探索API参考》。 |
|
DLI SDK的方式 |
DLI提供了多种语言的SDK（如Python、Java等），用户可以通过SDK在自己的应用程序中集成DLI服务，实现更复杂的业务逻辑。 |
|
提供了更丰富的功能和更高的灵活性，适合需要在应用程序中深度集成DLI服务的用户。 |
推荐使用DLI SDK V2版本 DLI SDK操作指导请参考《DLI SDK参考》。 |
|
使用JDBC方式 |
DLI支持JDBC连接，用户可以通过JDBC工具（如DBeaver、SQuirreL SQL等）连接到DLI，执行SQL查询和数据分析。 |
SQL作业 |
支持标准JDBC接口，兼容性强。 |
|
|
使用DataArts Studio 提交DLI作业 |
DLI与华为云DataArts Studio控制台深度集成，用户可以通过DataArts Studio实现一站式数据开发与分析，包括数据集成、数据开发、数据治理等。 |
|
提供一站式的数据开发和分析平台，简化了数据处理和分析的流程，提高了开发效率。 |
|
|
使用Notebook实例提交Spark作业 |
Notebook实例提供了交互式的编程环境，您可以通过Notebook实例编写并提交Spark作业。 |
Spark作业 |
适用于需要实时查看数据处理和分析结果的场景，便于快速调整和优化代码。例如模型训练阶段 |
|
|
使用Livy提交Spark作业 |
基于开源的Apache Livy提交Spark作业到DLI。 |
Spark作业 |
Livy提供了稳定的REST API，适合在生产环境中提交和管理Spark作业。 |
|
|
DBT |
DBT（Data Build Tool），是一款开源的数据建模和转换工具，运行在Python环境上。 |
SQL作业 |
DBT连接DLI，用来定义和执行SQL转换，支持从数据集成、转换到分析的整个数据生命周期管理，适用于大规模数据分析项目和复杂的数据分析场景。 |
|
|
Beeline |
Beeline是数据分析师和数据工程师的重要工具之一。 |
SQL作业 |
适用于大规模数据处理的场景。Beeline提供了的SQL引擎，使得用户可以使用SQL的语言来执行数据查询、数据分析和管理任务。 |
