Сопутствующие сервисы

OBS работает как источник данных и система хранения данных для DLI и предоставляет следующие возможности:

• Источник данных: DLI предоставляет API для импорта данных из соответствующих путей OBS в таблицы DLI.

  Для получения подробной информации об API см. Resource-related APIs > Table-related APIs > Importing Data в Data Lake Insight API Reference.

• Хранение данных: Вы можете создавать таблицы OBS в DLI. Однако такие таблицы хранят только метаданные, а содержимое данных хранится в соответствующих путях OBS.

  Для получения подробной информации см. Creating an OBS Table Using the DataSource Syntax и Creating an OBS Table Using the Hive Syntax в Data Lake Insight SQL Syntax Reference.

• Резервное копирование данных: DLI предоставляет API для экспорта данных из DLI в OBS для резервного копирования.

  Для получения подробной информации об API см. Resource-related APIs > Table-related APIs > Exporting Data в Data Lake Insight API Reference.

• Хранение результатов запросов: DLI предоставляет API для сохранения данных результатов регулярных запросов в OBS.

  Для получения подробной информации об API см. \"SQL Job related APIs\" > \"Exporting Query Results\" в Data Lake Insight API Reference.

Identity and Access Management (IAM) аутентифицирует доступ к DLI.

Для получения подробной информации см. Creating an IAM User and Granting Permissions и Using IAM Roles or Policies to Grant Access to DLI.

Cloud Trace Service (CTS) проводит аудит выполненных операций DLI.

Для получения подробной информации о операциях DLI, которые могут быть записаны CTS, см. DLI Operations That Can Be Recorded by CTS.

Cloud Eye помогает мониторить метрики заданий для DLI, предоставляя информацию о статусе в краткой и эффективной форме.

Для получения подробной информации см. Monitoring DLI Using Cloud Eye.

Simple Message Notification (SMN) может отправлять уведомления пользователям, когда в DLI происходит исключение выполнения задания.

Для получения подробной информации см. Creating an SMN Topic.

Relational Database Service (RDS) выступает в качестве источника данных и системы хранения данных для DLI и предоставляет следующие возможности:

• Источник данных: DLI позволяет импортировать данные RDS с помощью DataFrame или SQL.
• Хранение результатов запросов: DLI использует синтаксис SQL INSERT для сохранения данных результатов запросов в таблицы RDS.

Для получения информации о том, как получить доступ к данным RDS через соединение источника данных DLI, см. Common Development Methods for DLI Cross-Source Analysis.

DWS выступает в качестве источника данных и системы хранения данных для DLI и предоставляет следующие возможности:

• Источник данных: DLI позволяет импортировать данные DWS с помощью DataFrame или SQL.
• Хранение результатов запросов: DLI использует синтаксис SQL INSERT для сохранения данных результатов запросов в таблицы DWS.

CSS работает как источник данных и система хранения данных для DLI и предоставляет следующие возможности:

• Источник данных: DLI позволяет импортировать данные CSS с помощью DataFrame или SQL.
• Хранение результатов запросов: DLI использует синтаксис SQL INSERT для сохранения данных результатов запросов в таблицы CSS.

Для получения информации о том, как получить доступ к данным CSS через соединение источника данных DLI, см. Common Development Methods for DLI Cross-Source Analysis.

Distributed Cache Service (DCS) работает как источник данных и система хранения данных для DLI и предоставляет следующие возможности:

• Источник данных: DLI позволяет импортировать данные DCS с помощью DataFrame или SQL.
• Хранение результатов запросов: DLI использует синтаксис SQL INSERT для сохранения данных результатов запросов в таблицы DCS.

Для получения информации о том, как получить доступ к данным DCS через соединение источника данных DLI, см. Common Development Methods for DLI Cross-Source Analysis.

Document Database Service (DDS) работает как источник данных и система хранения данных для DLI и предоставляет следующие возможности:

• Источник данных: DLI позволяет импортировать данные DDS с помощью DataFrame или SQL.
• Хранилище результатов запроса: DLI использует синтаксис SQL INSERT для сохранения данных результатов запроса в таблицы DDS.

Для получения информации о том, как получить доступ к данным DDS через соединение источника данных DLI, см. Common Development Methods for DLI Cross-Source Analysis.

MapReduce Service (MRS) выступает в качестве источника данных и системы хранения данных для DLI и предоставляет следующие возможности:

• Источник данных: DLI позволяет импортировать данные MRS с помощью DataFrame или SQL.
• Хранилище результатов запроса: DLI использует синтаксис SQL INSERT для сохранения данных результатов запроса в таблицы MRS.

Для получения информации о том, как получить доступ к данным MRS через соединение источника данных DLI, см. Common Development Methods for DLI Cross-Source Analysis.

DataArts Studio — это универсальная платформа разработки больших данных для совместной работы, предоставляющая полностью управляемые возможности планирования больших данных. Она управляет различными сервисами больших данных, делая их более доступными, чем когда‑либо, и помогает без усилий создавать центры обработки больших данных.

• SQL‑node DLI в DataArts Studio передаёт SQL‑операторы в DLI для выполнения.
• Spark‑node DLI в DataArts Studio используется для выполнения предопределённой задачи Spark.

Подробную информацию о том, как отправлять задания DLI с помощью DataArts Studio, см. DataArts Studio User Guide.