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+ b; } } 编写调试完成代码后，通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。 单击工具右侧的“Maven”，参考下图分别单击“clean”、“compile”对代码进行编译。 编译成功后，单击“package”对代码进行打包。 图9 编译打包 打包成功后
Standard Time（UTC+8），但在 Java 里被理解为Central Standard Time (USA)（UTC-5）。 Flink taskmanager本质是一个 java 进程，在Mysql 的jdbc驱动的代码里会设置时区，这个时区是通过TimeZone.
Livy。 ECS需要放通30000至32767端口、8998端口。具体操作请参考添加安全组规则。 ECS需安装Java JDK，JDK版本建议为1.8。配置Java环境变量JAVA_HOME。 查询弹性云服务器ECS详细信息，获取ECS的“私有IP地址”。 使用增强型跨源连接打通DLI
对接的DLI服务的Region。 根据Spark应用程序的需要，修改“spark-defaults.conf”中的配置项，配置项兼容开源Spark配置项，参考开源Spark的配置项说明。 使用Spark-submit提交Spark作业 进入工具文件bin目录，执行spark-submit命令，并携带相关参数。
Integer 子作业ID，对应开源spark JobData的jobId。 name 否 String 子作业name，对应开源spark JobData的name。 description 否 String 子作业description，对应开源spark JobData的description。
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
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
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
对接HBase MRS配置 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CSS CSS安全集群配置 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
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
JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 Flink 还支持将 Flink
配置DLI对接AOM Prometheus监控 AOM服务提供的Prometheus监控是一种全面对接开源Prometheus生态的监控解决方案。它支持多种类型的组件监控，提供预置监控大盘和全面托管的Prometheus服务，通过Prometheus监控来统一采集、存储和显示监控
} } 图8 编写UDAF函数代码 编写调试完成代码后，通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。 单击工具右侧的“Maven”，参考下图分别单击“clean”、“compile”对代码进行编译。 编译成功后，单击“package”对代码进行打包。 图9 导出jar包
DLI datasource v1表 DLI datasource v2表（以下简称V2表）：spark开源的Datasource表，建表/插入/truncate命令使用spark开源的command，表的数据路径为$tablepath/数据文件。 图2 DLI datasource
import java.io.IOException; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet;
import java.io.IOException; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet;
某电商商城在保持高速发展的同时，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基础，利用数据湖探索来分析用户和商品的各种数据特征，可为营
x-dependencies.jar。 DBeaver客户端安装包： DBeaver官网提供了针对不同操作系统的客户端安装包，单击下载DBeaver访问DBeaver官网下载系统对应的DBeaver客户端安装包并完成安装 。推荐使用24.0.3版本的DBeaver。 连接信息： 表1
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