client, batch_queue_name, batch_job_info): try: batch_job = dli_client.submit_spark_batch_job(batch_queue_name, batch_job_info)

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查看风险端口 背景信息 华为乾坤执行风险评估后，租户可以在“IP端口明细”区域中查看已授权设备的具体风险端口扫描结果，并作进一步处置。 操作步骤 登录华为乾坤控制台，选择“ > 我的服务 > 边界防护与响应”。 在右上角菜单栏选择“暴露面风险监测”。 设置查询条件，单击“搜索”。

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的公网IP地址进行互联网暴露面风险监测。 使用场景 通过nmap工具，对用户已授权的公网IP地址进行周期性互联网暴露面风险监测扫描，包括端口扫描和服务扫描，并对扫描结果进行保存。华为乾坤结合预置的风险服务，标注高危端口服务，并对紧急风险，通过短信、邮件的方式通知用户。 风险 nm

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上传分组资源：上传Spark作业所需的资源包。 查询组内资源包：确认上传的资源包是否正确。 创建批处理作业：创建并提交Spark批处理作业。 查询批处理作业状态：查看批处理作业状态。 查询批处理作业日志：查看批处理作业日志。 操作步骤 创建通用队列。具体请参考创建队列。 上传分组资源。 接口相关信息

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日志的时间。 批处理消息最大值 Kafka允许的最大批处理大小，如果启用消息压缩，则表示压缩后的最大批处理大小。 如果增加“批处理消息最大值”的值，且存在消费者版本早于0.10.2，此时消费者的“fetch size”值也必须增加，以便消费者可以获取增加后的批处理大小。 描述 Topic的描述信息。

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Flink作业模板相关API 包括新建模板、更新模板、删除模板和查询模板列表。 Spark作业相关API 包括创建批处理作业、取消批处理作业、查询批处理作业列表、查询批处理作业详情、查询批处理作业状态和查询批处理作业日志。 Spark作业模板相关API 包括保存SQL模板、创建作业模板等模板相关API。

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pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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String 项目编号，获取方法请参见项目ID和账号ID。 jobName 否 String 作业名称。 如果要查询指定批处理作业的实例列表，jobName就是批处理作业名称； 如果要查询实时作业下某个节点关联的子作业，jobName格式为[实时作业名称]_[节点名称]。 minPlanTime

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度为1～128个字符。 子作业名称 是 选择需要调用的子作业名称。 说明： 您只能选择已存在的批处理作业名称，此批处理作业不能为作业本身，并且该批处理作业为不包含Sub Job节点的作业。 子作业参数名称 是/否 当节点属性中子作业参数配置为空时，子作业使用自身参数变量执行。父作业的“子作业参数名称”不显现。

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V2.0考试覆盖：大数据应用开发总指导、大数据主流技术、大数据场景化解决方案（离线批处理、实时检索、实时流处理、融合数仓）、大数据应用开发流程等内容。 知识点 大数据应用开发总指导 5% 大数据离线批处理场景化解决方案 20% 大数据实时检索场景化解决方案 25% 大数据实时流计算场景化解决方案

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开发作业前，您可以通过图1了解数据开发模块作业开发的基本流程。 图1 作业开发流程 新建作业：当前提供两种作业类型：批处理和实时处理，分别应用于批量数据处理和实时连接性数据处理，其中批处理作业还支持Pipeline和单节点作业两种模式，具体请参见新建作业。 开发作业：基于新建的作业，进行作业

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数据处理方式：“按字节数”和“按批处理”。 表1 数据处理方式介绍 数据处理方式 说明 按字节数 需配置“最大字节数”，每次触发时获取记录的最大字节数。只有当分区中单条记录小于该值，才能被获取。设置范围：0KB-4MB。 按批处理 需配置“批处理大小”，单次拉取的最大数据条数。只

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Beeline高可靠性 操作场景 在批处理任务运行过程中，beeline客户端由于网络异常等问题断线时，Hive能支持beeline在断线前已经提交的任务继续运行。当再次运行该批处理任务时，已经提交过的任务不再重新执行，直接从下一个任务开始执行。 在批处理任务运行过程中，HiveSer

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Beeline高可靠性 操作场景 在批处理任务运行过程中，beeline客户端由于网络异常等问题断线时，Hive能支持beeline在断线前已经提交的任务继续运行。当再次运行该批处理任务时，已经提交过的任务不再重新执行，直接从下一个任务开始执行。 在批处理任务运行过程中，HiveSer

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Flink SQL作业将OBS表映射为 DLI 的分区表 场景概述 用户使用Flink SQL作业时，需要创建OBS分区表，用于后续进行批处理。 操作步骤 该示例将car_info数据，以day字段为分区字段，parquet为编码格式，转储数据到OBS。更多内容请参考《 数据湖探索 Flink

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one-off tasks），即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。 Job：是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、StatefulSet）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停

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Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

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Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

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tasks)，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个 Pod 成功结束。 短时任务（Job）：是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、Statefulset）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在

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