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Json格式上传流式数据 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 streamname="dis-test1"| #已存在的通道名 putRecords_sample.py文件中的putRecords_test方法中的records为需要上传的数据内容，数据上传格式如下：
DIS Flink Connector概述 DIS Flink Connector是数据接入服务（DIS）提供的一个sdk。 DIS Flink Connector支持将DIS作为数据源创建Stream对接Flink。 父主题： 使用DIS Flink Connector上传与下载数据
获取数据游标 参考初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例，实例名称为dic。 使用DIS SDK获取数据游标信息。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 // 配置通道名称 String streamName =
准备DIS Flink Connector的相关环境 准备DIS应用开发环境 参考步骤1：开通DIS通道准备相应DIS环境。 安装Maven并配置本地仓库地址。 安装scala-sdk。 配置DIS Flink Connector依赖 项目中可通过以下配置引入DIS Flink Connector依赖：
2 14:40:22.092 [main] INFOcom.bigdata.dis.sdk.demo.ProducerDemo - Put 3 records[3 successful / 0 failed]. 14:40:22.092 [main] INFOcom.bigdata
2 14:40:22.092 [main] INFOcom.bigdata.dis.sdk.demo.ProducerDemo - Put 3 records[3 successful / 0 failed]. 14:40:22.092 [main] INFOcom.bigdata
资源、存储资源和网络资源）进行分组和隔离。Project可以是一个部门或者一个项目组。一个账户中可以创建多个Project。账户是租户对应的账号。一个Region有n个Project，但是一个Project只关联一个Region。不同项目中的DIS通道不可以相互连通。 Check
准备DIS Spark Streaming的相关环境 准备DIS应用开发环境 参考步骤1：开通DIS通道准备相应DIS环境。 安装Maven并配置本地仓库地址。 安装scala-sdk。 配置DIS Spark Streaming依赖 项目中可通过以下配置引入DIS Spark Streaming依赖：
Kafka Adapter概述 dis-kafka-adapter是数据接入服务（DIS）提供的一个sdk，支持原本使用Kafka Client上传数据的用户，以类似原来的操作将数据上传到DIS。 目前只支持Java版本。 父主题： 使用Kafka Adapter上传与下载数据
查询通道详情 参考初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例，实例名称为dic。 使用DIS SDK查询指定通道信息。 1 2 3 4 String streamName = "myStream"; DescribeStreamRequest describeStreamRequest
Kafka Adapter概述 dis-kafka-adapter是数据接入服务（DIS）提供的一个sdk，支持原本使用Kafka Client上传数据的用户，以类似原来的操作将数据上传到DIS。 目前只支持Java版本。 父主题： 使用Kafka Adapter上传与下载数据
面向特定租户提供业务服务的专用Region。 可用区（AZ，Availability Zone）：一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。
获取数据游标 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： partitionId="shardId-0000000000" streamname=”dis-test1“ #已存在的通道名 5种游标设置使用参考如下： # startSeq与AT_S
变更分区数量 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 2 streamname = "" #已存在的running状态通道名 target_partition_count =”3” #变更后的数量值 配置好以上参数，执行change
DIS Spark Streaming概述 DIS Spark Streaming是数据接入服务（DIS）提供的一个sdk，支持将DIS作为数据源创建DStream对接SparkStreaming。 DIS Spark Streaming使用流程如图1所示。 图1 DIS Spark
删除通道 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 streamname = "" #已存在的通道名称 配置好以上参数后，执行deleteStream_sample.py文件默认调用deleteStream_test方法，获取响应204删除成功。
查询APP详情 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 appname=”app1” #查询的APP名称 配置好以上参数，执行describeApp_sample.py文件调用describeApp_test方法。 响应结果如下：
创建APP 参考初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例，实例名称为dic。 使用DIS SDK创建APP，需要指定APP名称。 1 2 // APP名称 String appName = "myApp"; 配置APP名称之后，通过调用createApp的方法创建APP。
Array of Tags objects 返回结果包含该参数中任意一个标签对应的资源，该参数最多包含10个key，每个key下面的value最多10个，结构体不能缺失，key不能为空或者空字符串。Key不能重复，同一个key中values不能重复。 not_tags 否 Array
读取通道数据时，如何区分不同类型数据？ 不同类型的消息使用不同的通道； 使用同一个通道的不同分区。上传消息时，不同类型的消息指定不同的partition_key，消费时根据partition_key来区分不同类型消息。 父主题： 转储相关问题
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