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Spark作业开发类 Spark作业使用咨询 Spark如何将数据写入到DLI表中 通用队列操作OBS表如何设置AK/SK 如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？
Flink Jar作业开发指南 流生态作业开发指引 Flink Jar作业开发基础样例 使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 使用Flink Jar读写DIS开发指南
sql_containing_cte_name 格式 无。 说明 包含了cte_name定义的公共表达式的SQL语句。 父主题： 标示符
消息通知服务 SMN - SMN输出流 - 开源生态开发 表2 开源生态开发一览表 数据源 SQL 自定义作业 输入流 输出流 Apache Kafka 开源Kafka输入流 开源Kafka输出流 - 自拓展生态开发 表3 自拓展生态开发一览表 数据源 SQL 自定义作业 输入流 输出流
DLI作业开发流程 本节内容为您介绍DLI作业开发流程。 创建IAM用户并授权使用DLI 如果您是企业用户，并计划使用IAM对您所拥有的DLI资源进行精细的权限管理，请创建IAM用户并授权使用DLI。具体操作请参考创建IAM用户并授权使用DLI。 首次使用DLI您需要根据控制台的
SQL作业开发类 SQL作业使用咨询 如何合并小文件 DLI如何访问OBS桶中的数据 创建OBS表时怎样指定OBS路径 关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据如何创建表 count函数如何进行聚合 怎样将一个区域中的DLI表数据同步到另一个区域中？ SQL作业如何指定表的部分字段进行表数据的插入
SQL作业开发指南 使用Spark SQL作业分析OBS数据 在Spark SQL作业中使用UDF 在Spark SQL作业中使用UDTF 在Spark SQL作业中使用UDAF 使用JDBC提交Spark SQL作业
Python开发环境配置 操作场景 在安装和使用Python SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。
Java开发环境配置 操作场景 在安装和使用Java SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Java SDK要求使用JDK1.8或更高版本。考虑到后续版本的兼容性，推荐使用1.8版本。 在Java运行环境配置好的情况下，打开windows的命令行，执行命令Java -version，可以检查版本信息。
Flink Jar作业开发基础样例 概述 用户可以基于Flink的API进行二次开发，构建自己的应用Jar包，提交到DLI队列运行，实现与MRS Kafka、HBase、Hive、HDFS，DWS，DCS等数据源的交互。 本章节以通过自定义作业与MRS进行交互为例进行说明。 更多样例代码请通过DLI样例代码获取。
Spark作业委托场景开发指导 Spark Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 获取Spark作业委托临时凭证用于访问其他云服务
Flink作业委托场景开发指导 Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 Flink Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 获取Flink作业委托临时凭证用于访问其他云服务
Spark Jar作业开发指南 使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 使用Spark作业访问DLI元数据 使用Spark-submit提交Spark Jar作业 使用Livy提交Spark Jar作业 使用Spark作业跨源访问数据源
<manifest> <mainClass>com.flink.FlinkDisToDisExample</mainClass> </manifest>
obs://bucket/checkpoint 编译运行 应用程序开发完成后，参考Flink Jar作业开发基础样例将编译打包的JAR包上传到DLI运行，查看对应OBS路径下是否有相关的数据信息。 父主题： Flink Jar作业开发指南
Flink OpenSource SQL作业开发指南 从Kafka读取数据写入到RDS 从Kafka读取数据写入到DWS 从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS 从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS F
推荐使用增强型跨源连接打通DLI与数据源之间的网络。 跨源分析开发方式 表1提供DLI支持的数据源对应的开发方式。 表1 跨源分析语法参考 服务名称 开发SQL作业 开发Spark jar作业 开发Flink OpenSource SQL作业 开发Flink Jar作业 CloudTable HBase
安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 开发流程 DLI进行Spark Jar作业开发流程参考如下： 图1 Spark Jar作业开发流程 表2 开发流程说明 序号 阶段 操作界面 说明 1 创建DLI通用队列 DLI控制台 创建作业运行的DLI队列。
DLI支持定制模板或将正在使用的SQL语句保存为模板，便捷快速的执行SQL操作。 开发指导 Spark SQL语法参考 提供SQL数据库、表、分区、导入及导出数据、自定义函数、内置函数等语法说明和样例指导。 使用Spark作业访问DLI元数据 提供SQL作业开发的操作指引和样例代码参考。 Spark SQL 相关API
sql_containing_cte_name 格式 无。 说明 包含了cte_name定义的公共表达式的SQL语句。 父主题： 标示符
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