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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
userData/kafka-sink.conf / path = /opt/data1/hadoop/tmp/usercache/omm/appcache/application_xxx_0015/container_xxx_0015_01_000002/userData/client.truststore
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"}
main(args:Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder .appName("SparkTest") .getOrCreate() // driver 获取上传文件 println(SparkFiles
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
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
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
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
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。
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
game_appkey VARCHAR, channel_id VARCHAR, pay_user_num_1m bigint, pay_amt_1m bigint, PRIMARY KEY (ddate, dmin, game_appkey, channel_id)
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"}
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。
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
game_appkey VARCHAR, channel_id VARCHAR, pay_user_num_1m bigint, pay_amt_1m bigint, PRIMARY KEY (ddate, dmin, game_appkey, channel_id)
spark.sql.SparkSession; 创建会话 1 parkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-HBase-MRS").getOrCreate(); 通过SQL API 访问 未开启Kerberos认证
topic发送如下测试数据： {"order_id":"202103251202020001", "order_channel":"miniAppShop", "order_time":"2021-03-25 12:02:02", "pay_amount":"60.00", "real_pay":"60
nodes) .mode(SaveMode.Append) .save() SaveMode 有四种保存类型： ErrorIfExis：如果已经存在数据，则抛出异常。 Overwrite：如果已经存在数据，则覆盖原数据。 Append：如果已经存在数据，则追加保存。 Ig
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