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创建App 创建Flink Jar对应的程序包。 在DLI控制台，打开“数据管理 > 程序包管理”，单击“创建程序包”，创建Flink Jar对应的程序包。代码样例请参考FlinkDisToDisExample.java样例。 表1 创建Flink Jar对应的程序包主要参数说明 参数名称
为什么Spark jar 作业 一直处于“提交中”？ Spark jar 作业 一直处于“提交中”可能是队列剩余的CU量不足导致作业无法提交。 查看队列的的剩余步骤如下： 查看队列CU使用量。 点击“云监控服务 > 云服务监控 > 数据探索湖 > 队列监控 > 队列CU使用量” 。
在DLI使用Delta提交Spark Jar作业 1. 添加如下依赖 <dependency> <groupId>io.delta</groupId> <artifactId>delta-core_2.12</artifactId> <version>2.3
x”即可下载对应版本的JDBC驱动包。 JDBC驱动包命名为“huaweicloud-dli-jdbc-<version>.zip”，支持在所有平台（Linux、Windows等）所有版本中使用，且依赖JDK 1.7及以上版本。 下载的JDBC驱动包中包含了.bat（Windows）或
使用Spark作业跨源访问数据源 概述 对接CSS 对接DWS 对接HBase 对接OpenTSDB 对接RDS 对接Redis 对接Mongo 父主题： Spark Jar作业开发指南
second=3600 flink.dli.job.agency.name=*** Flink Jar作业示例。 环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 pom文件配置中依赖包 <properties> <flink.version>1
程序包管理”，单击“创建”，创建Flink Jar对应的程序包。代码样例请参考Kafaka ToKafakaExample.java样例、•SinkKafkaProducer.java样...、SourceKafkaConsumer.java...。 主要参数的填写说明： 包类型：JAR OBS路径：Flink
单击“安全模式”中的“下载证书”下载安全证书。 使用keytool工具生成keystore和truststore文件。 使用keytool工具生成keystore和truststore文件，其中需要使用到安全集群的安全证书（CloudSearchService.cer），keytool工具还有其他参数，可根据需求设置。
使用客户端工具连接DLI 使用JDBC提交SQL作业 使用Spark-submit提交Spark Jar作业 使用Livy提交Spark Jar作业
概述 DLI支持原生Spark的DataSource能力，并在其基础上进行了扩展，能够通过SQL语句或者Spark作业访问其他数据存储服务并导入、查询、分析处理其中的数据，目前支持的DLI跨源访问服务有：表格存储服务CloudTable，云搜索服务CSS，分布式缓存服务DCS，文
对接OpenTSDB scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 故障处理 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
对接RDS scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
dli_to_dws").show(); 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。
对接DWS scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
dli_to_rd").show(); 插入数据后： 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。
opentsdb_new_test").show(); 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。
对接Mongo scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
故障处理 运行Spark作业，作业运行失败，作业日志中提示No respond错误 问题现象 运行Spark作业，作业运行失败，作业日志中提示No respond错误 解决方案 重新创建Spark作业，创建作业时需要在“Spark参数（--conf）”中添加配置：“spark.sql
testhbase").show(); 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》。 如果MRS集群开启了Kerberos认证，创建Spark作业时需要将krb5
对接Redis scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 故障处理 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
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