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SQL语法说明请参考DLI Spark SQL语法参考。 在执行SQL作业时，您可以在控制台选择执行SQL所在的catalog，如图2所示，或在SQL命令中指定catalogName。catalogName是DLI控制台的数据目录映射名。 图2 在SQL编辑器页面选择数据目录 对接LakeF
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。 控
collect().foreach(println) 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。 控
操作步骤 在使用JDBC的机器中安装JDK，JDK版本为1.7或以上版本，并配置环境变量。 参考下载并安装JDBC驱动包章节，获取DLI JDBC驱动包“huaweicloud-dli-jdbc-<version>.zip”，解压，获得“huaweicloud-dli-jdb
load().show() 返回结果： 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》。 如果MRS集群开启了Kerberos认证，创建Spark作业时需要将krb5
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。 控
encode_class_name 否 当encode为user_defined时，需配置该参数，指定用户自实现编码类的类名（包含完整包路径），该类需继承类DeserializationSchema。 encode_class_parameter 否 当encode为user
encode_class_name 否 当encode为user_defined时，需配置该参数，指定用户自实现编码类的类名（包含完整包路径），该类需继承类DeserializationSchema。 encode_class_parameter 否 当encode为user
encode_class_name 否 当encode为user_defined时，需配置该参数，指定用户自实现编码类的类名（包含完整包路径），该类需继承类DeserializationSchema。 encode_class_parameter 否 当encode为user
登录DMS Kafka控制台，单击实例名称进入详情页面。 在连接信息中，找到SSL证书，单击“下载”。 解压下载的kafka-certs压缩包，获取client.jks和phy_ca.crt文件。 MRS Kafka 登录MRS Manager界面。 选择“系统 > 权限 > 用户”。
encode_class_name 否 当encode为user_defined时，需配置该参数，指定用户自实现编码类的类名（包含完整包路径），该类需继承类DeserializationSchema。 encode_class_parameter 否 当encode为user
'print' ); insert into printSink select * from mysqlCdcSource; 在MySQL中执行以下命令插入测试数据(该语句需要用户有相应的权限)。 insert into flink.cdc_order values ('202103241000000001'
IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 Maven工程的pom.xml文件配置请参考JAVA样例代码中“pom文件配置”说明。 pom文件配置中依赖包 <dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId>
认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import
LI提供的标准的连接器（connectors）和丰富的API，快速与其他数据系统的集成。 Flink Jar作业：允许用户提交编译为Jar包的Flink作业，提供了更大的灵活性和自定义能力。适合需要自定义函数、UDF（用户定义函数）或特定库集成的复杂数据处理场景。可以利用Flin
ai：AI增强型（仅SQL的x86_64专属队列支持选择） 默认值为“basic”。 说明： AI增强型即队列加载了AI镜像，该镜像在基础镜像的基础上集成了AI相关的算法包。 tags 否 Array of Objects 队列的标签，使用标签标识云资源。包括“标签键”和“标签值”，具体请参考表3。 elast
将写好的python代码文件上传至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。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数
encode_class_name 否 当encode为user_defined时，需配置该参数，指定用户自实现解码类的类名（包含完整包路径），该类需继承类DeserializationSchema。 encode_class_parameter 否 当encode为user
径。 “1”：抛出异常。 “0”：忽略。 默认值为“0”。 udf_jar_url 否 String 用户已上传到DLI资源管理系统的资源包名，用户sql作业的udf jar通过该参数传入。 manager_cu_number 否 Integer 用户为作业选择的管理单元（job
ai：AI增强型（仅SQL的x86_64专属队列支持选择） 默认值为“basic”。 说明： AI增强型即队列加载了AI镜像，该镜像在基础镜像的基础上集成了AI相关的算法包。 resource_type 否 String 队列所属资源类型。 vm：ecf集群 container：容器化集群（k8s） cu_spec
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