天翼云代理商:怎样通过数据湖探索（DLI）实现SQL分析？

天翼云数据湖探索（DLI）：用SQL解锁大数据分析潜能

数据湖探索（DLI）核心价值

天翼云数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是一款无服务器化的大数据SQL分析服务，彻底告别传统Hadoop集群的复杂运维。用户无需关心底层基础设施，只需通过标准SQL即可跨源分析对象存储（OBS）、数据库、日志等多类数据源，实现亚秒级响应的交互式查询。尤其适合需要快速构建分析场景的企业，将数据直接转化为业务洞察。

天翼云DLI三大优势详解

Serverless架构：自动弹性伸缩的计算资源，根据SQL复杂度动态分配并发能力，避免资源闲置。在天翼云全国骨干网络支撑下，计算节点与OBS存储间通过内网高速互通，较公网传输效率提升5倍以上。

多源异构融合：内置Connector支持MySQL、PostgreSQL等关系型数据库与CSV/JSON/Parquet等文件格式混合分析。某零售客户案例显示，通过DLI将线上线下销售数据统一关联，促销效果分析时效从小时级缩短至分钟级。

安全双保险：依托天翼云等保三级安全体系，支持列级数据脱敏、细粒度权限控制。审计日志自动留存6个月，满足金融、政务等行业合规要求。

典型应用场景实战

实时日志分析：将ELB访问日志存入OBS后，通过DLI定时扫描最新日志分区，统计地域分布TOP10：

SELECT client_ip_region, COUNT(*) AS pv 
FROM dli.obs_logs 
WHERE dt='20231001' 
GROUP BY client_ip_region 
ORDER BY pv DESC LIMIT 10

跨库关联查询：无需数据迁移即可实现CRM系统与订单库的联合分析，识别高价值客户：

SELECT a.customer_name, SUM(b.order_amount) 
FROM rds_mysql.crm_users a 
JOIN rds_pg.orders b ON a.userid=b.buyer_id 
GROUP BY a.customer_name

使用技巧与优化建议

分区策略：对时间序列数据按天/小时分区（如dt='20231001'），可使扫描数据量下降90%。天翼云OBS+DLI组合提供自动分区发现功能，新增分区即时可查。

资源调优：在控制台「作业管理」中查看历史SQL的CU（计算单元）消耗，对复杂JOIN操作建议设置"spark.sql.shuffle.partitions=200"等参数避免数据倾斜。

成本控制：启用「队列智能调度」功能，非工作时间自动降低计算资源配置，结合天翼云资源包预付费模式可节省30%以上费用。

与其他天翼云服务的协同效应

与天翼云OBS无缝集成，支持直接分析压缩格式文件；通过数据治理中心（DGC）可视化配置数据血缘；调用API网关将SQL查询结果快速发布为数据服务。某省政务云项目中，利用该组合方案两周内即完成全省扶贫数据综合分析平台搭建。

总结

天翼云DLI以极致简化的操作体验重构大数据分析流程，其开箱即用的特性明显降低企业数字化转型门槛。无论是探索性临时查询还是定期报表生成，都能通过熟悉的SQL语法获得高性能响应。结合天翼云在网络质量、本地化服务等方面的突出优势，DLI正成为越来越多政企客户构建敏捷数据中台的首选组件。对于尚在采用传统数据仓库的企业，现在正是向云原生分析架构迁移的最佳时机。