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dw_type String 数据连接类型，对应表所在的数仓类型，取值可以为DWS、MRS_HIVE、POSTGRESQL、MRS_SPARK、CLICKHOUSE、MYSQL、ORACLE和DORIS等。 field_ids Array of strings 字段ID信息，ID字符串。
dw_type String 数据连接类型，对应表所在的数仓类型，取值可以为DWS、MRS_HIVE、POSTGRESQL、MRS_SPARK、CLICKHOUSE、MYSQL、ORACLE和DORIS等。 l1 String 主题域分组中文名，只读，创建和更新时无需填写。 l2
多1万个，作业目录最多5000个，目录层级最多为10层。 单工作空间允许创建的实时作业（包含实时处理作业和实时集成作业）最多500个。 RDS SQL、DWS SQL、HIVE SQL、SPARK SQL、DLI SQL脚本执行结果页面展示最多1千条，且数据量少于3MB。超过1千
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
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开发一个DLI Spark作业 在本章节您可以学习到数据开发模块资源管理、作业编辑等功能。 场景说明 用户在使用DLI服务时，大部分时间会使用SQL对数据进行分析处理，有时候处理的逻辑特别复杂，无法通过SQL处理，那么可以通过Spark作业进行分析处理。本章节通过一个例子演示如何
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
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在数据开发界面，在DWS连接上右键单击，选择“新建数据库”，创建一个数据库用于存放数据表，数据库名称为“demo”。 图4 创建数据库 展开DWS连接目录至demo数据库的数据库模式层级，然后再右键单击，选择“新建模式”，创建数据库模式用于存放数据表，数据库模式名称为“dgc”。 图5 创建数据库模式 创建一个DWS
DisStream objects 通道统计信息。 表6 Database 参数 参数类型 描述 database_name String 数据库名称。 database_guid String 数据库guid。 database_qualified_name String 数据库的唯一标识名称。
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
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singleNodeJobType 否 String 单任务类型，作业类型为BATCH时类型可选择如下： DLISQL DWSSQL HiveSQL SparkSQL RDSSQL 作业类型为REAL_TIME时类型可选择如下：FlinkSQL、FlinkJar、DLISpark。 请求参数 表2 请求Header参数
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