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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
1.62版本的huaweicloud-sdk-core。 准备环境 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 <dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId>
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
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
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
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
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。
BI工具连接DLI方案概述 BI工具是数据分析的强大助手，提供数据可视化、报表生成和仪表板创建等功能。 DLI服务通过对数据的融合分析处理，可以为BI工具提供标准的、有效的高质量数据，供给后续的数据统计分析使用。 通过连接到DLI，BI工具可以更加灵活的使用DLI访问和分析数据，帮助企业快速做出基于数据的决策。
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
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。
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
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
show() 插入数据前： 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。
jdbcDF.drop("id").show() 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。
jdbcDF.drop("id").show() 提交作业 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。
hare/extension/dli/spark-jar/datasource/opentsdb/* spark.executor.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/opentsdb/* 通过
share/extension/dli/spark-jar/datasource/mongo/* spark.executor.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/mongo/* 通过控制台提交
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