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or code.test.com:443 Content-Type 消息体的类型（格式），默认取值为“application/json”，有其他取值时会在具体接口中专门说明。 是 application/json Content-Length 请求body长度，单位为Byte。 POST/PUT请求必填。
clusterId 集群id readVersion 为执行写操作而读取的表的版本 isolationLevel 隔离级别 isBlindAppend 是否追加数据 operationMetrics 操作的度量（例如，修改的文件数、行数、字节数等信息） engineInfo Spark和Delta版本信息
SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-dws").getOrCreate(); 通过SQL API 访问数据源 创建DLI跨源访问DWS的关联表，填写连接参数。
-U(202103251202020001,miniAppShop,2021-03-2512:02:02,60.0,60.0,2021-03-2512:03:00,0002,Bob,330110) +U(202103251202020001,miniAppShop,2021-03-2512:02:02
如果JDBC结果表定义了主键，则连接器以upsert模式运行，否则，连接器以Append模式运行。 upsert模式：Flink会根据主键插入新行或更新现有行，Flink可以通过这种方式保证幂等性。为保证输出结果符合预期，建议为表定义主键。 Append模式：Flink 会将所有记录解释为INSERT
通过DataFrame API访问 创建session 1 val sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource_redis").getOrCreate() 构造schema 1 2 3 4 5 6 7
out_file_name = "D://test-data_result_1" sc = SparkContext("local","wordcount app") sc._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.obs.access.key", "myak") sc._jsc
import SparkSession 创建session 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-mongo").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 5 6 url = "192
upsert 模式还是 append 模式下工作。 如果定义了主键，Elasticsearch sink 将以upsert模式工作，该模式可以消费包含UPDATE/DELETE消息的查询。 如果未定义主键，Elasticsearch sink 将以append模式工作，该模式只能消费包含INSERT消息的查询。
json中的信息。命令示例如下。 jsonString = {"store": {"fruit":[{"weight":8,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}], "bicycle":{"price":19.95,"color":"red"}
userData/kafka-sink.conf / path = /opt/data1/hadoop/tmp/usercache/omm/appcache/application_xxx_0015/container_xxx_0015_01_000002/userData/client.truststore
main(args:Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder .appName("SparkTest") .getOrCreate() // driver 获取上传文件 println(SparkFiles
SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-rds").getOrCreate(); 通过SQL API 访问 创建DLI跨源访问RDS的关联表，填写连接参数。
00,400.00,2021-03-25 15:10:00,0003,Cindy,330108 202103241606060001,appShop,2021-03-24 16:06:06,200.00,180.00,2021-03-24 16:10:06,0001,Alice
202103241606060001 appShop 2021-03-24 16:06:06 200 180 2021-03-24 16:10:06 0001 Alice 330106 202103251202020001 miniAppShop 2021-03-25 12:02:02
System.out.println(jobResult.getId()); // job app id System.out.println(jobResult.getAppId()); // job状态 System.out.println(jobResult
SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-css").getOrCreate(); 通过SQL API访问 创建DLI跨源访问 CSS关联表。 sparkSession
topic中插入如下测试数据： {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180
解决方案：先执行如下语句，再执行rename。 ALTER TABLE delta_perms1 SET TBLPROPERTIES ( 'delta.columnMapping.mode' = 'name', 'delta.minReaderVersion' = '2', 'delta.minWriterVersion'
game_appkey VARCHAR, channel_id VARCHAR, pay_user_num_1m bigint, pay_amt_1m bigint, PRIMARY KEY (ddate, dmin, game_appkey, channel_id)
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