数据湖 分析 多源数据目录 父主题： Doris应用开发指导

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规划数据湖 MRS 对接LakeFormation仅支持对接LakeFormation实例的数据目录名称为“hive”的Catalog，名称为“default”的数据库。 LakeFormation实例创建成功后，用户可按照业务规划创建相关Catalog及内部的数据库、表等元数据。

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插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至 DLI 中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指

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插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指

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myhuaweicloud.com 数据湖探索的终端节点请参考终端节点。 数据湖探索API请参考：数据湖探索API。 DLI自定义的Spark3.1.1镜像，需要把第三方依赖jar放到哪个路径下呢？ DLI自定义的Spark3.1.1镜像，建议将第三方依赖jar存放/opt/spark/jars目录。

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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

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删除数据表。 sparkSession.sql("drop table css_table"); 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑

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apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql

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org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

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操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指

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您可以使用本文档提供API对数据湖探索进行相关操作，包括队列、SQL作业、Flink作业、Spark作业和跨源连接等等。支持的全部操作请参见API概览。 在调用数据湖探索API之前，请确保已经充分了解数据湖探索相关概念。详细信息请参见产品介绍。 父主题： API使用前必读

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foreach(println) 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指

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具体内容请参考《数据湖探索开发指南》。 DLI核心引擎：Spark+Flink+HetuEngine Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，聚焦于查询计算分析。DLI在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造，不仅兼容Apache Spark生态和接口，性能较开源提升了2

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目。 在元数据采集区域，单击“创建任务 > 数据湖元数据同步”按钮，右侧弹出创建任务-数据湖元数据同步窗口。 根据表1，配置数据湖元数据同步任务参数。 表1 元数据同步任务参数配置说明 参数 配置说明 任务名称 默认创建名称为“数据湖元数据同步任务-4位随机数（字母和数字）”，也可以自定义名称。

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操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指

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apache.spark.sql.{Row, SparkSession} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.types._ 创建会话。 1 val sparkSession = SparkSession

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操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。控制台操作请参考《数据湖探索用户指南

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将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。

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62 63 64 import org.apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.SparkFiles; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import java.io.File;

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操作结果 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南

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