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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通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求， DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级运营商 数据治理 能力，能快速将海量运营商数据做ETL处理，为分布式批处理计算提供分布式数据集。 高吞吐低时延：采用Apache F

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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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processors配置项定义了batch、memory_limiter两种对数据处理的方式，分别是批处理和内存限制。 exporters配置项定义了将处理过的遥测数据导出至apm 服务器 。 extensions配置项定义了health_check扩展，其用于获取有关otel-collector健康状况的信息。

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执行导出数据 前提条件 需要确保每一个CN和DN所在服务器到GDS服务器的IP和端口是互通的。 操作步骤 执行数据导出。 1 INSERT INTO [foreign table 表名] SELECT * FROM [源表名]; 编写批处理任务脚本，实现并发批量导出数据。并发量视机器

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通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级运营商数据治理能力，能快速将海量运营商数据做ETL处理，为分布式批处理计算提供分布式数据集。 高吞吐低时延：采用Apache F

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Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、openLooKeng（基于Presto）生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，支持数据入湖、 数据仓库 、BI、AI融合等能力。 云数据库 RDS for MySQL：云数据库

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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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等渲染平台。 高性能前端集群、Web服务器、高性能科学和工程应用、广告服务、视频编码和分布式分析。 批处理工作负载、高性能计算 (HPC)、SAP应用。 大型多人联机 (MMO) 游戏服务器等其他计算密集型业务。 规格 表2 H3型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB）

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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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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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计算，用于对无界数据流和有界数据流进行有状态计算，它可以用于对数据实时处理、批处理和流批一体化处理。如金融交易数据处理、网络流量监控、服务器日志数据分析等场景。 方案架构 该解决方案基于华为云弹性云服务器 E CS 上资源一键式部署，帮用户快速构建Flink集群环境。解决方案架构图如下：

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当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的Map和Reduce函数。Map函数接受

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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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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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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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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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