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如果使用SASL_PLAINTEXT类型，且使用Kerberos认证，则需要同时配置以下参数： 'properties.sasl.mechanism' = 'GSSAPI' 'properties.security.protocol' = 'SASL_PLAINTEXT' 具体的建表操作指导请参考DLI
'RowKey' = 'id:5',\ 'Cols' = 'location:info.location,city:detail.city')") 如果对接的HBase集群开启了Kerberos认证，样例代码参考如下。 sparkSession.sql( "CREATE
编写代码（可通过sql或者api两种方式实现）。 1） sql开发示例如下，具体sql语法参考“Delta Sql语法参考”。 public static void main( String[] args ) { SparkSession spark = SparkSession
[28/Feb/2019:13:17:10 +0000] "GET /?p=1 HTTP/2.0" 200 5316 "https://domain.com/?p=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like
<manifest> <mainClass>com.flink.FlinkDisToDisExample</mainClass> </manifest>
debezium-json.map-null-key.mode 否 'FAIL' String 指定处理 Map 中 key 值为空的方法。 当前支持的值有FAIL、DROP和LITERAL。 Option 'FAIL' 将抛出异常，如果遇到 Map 中 key 值为空的数据。 Option
数据源：trade_order_detail_info (订单详情宽表) --********************************************************************-- create table trade_order_detail ( order_id
Length Required 服务器无法处理客户端发送的不带Content-Length的请求信息。 412 Precondition Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于
mode 否 'FALL' String 指定处理 Map 中 key 值为空的方法。当前支持的值有：'FAIL'，'DROP'和'LITERAL'。 Option 'FAIL' 将抛出异常，如果遇到 Map 中 key 值为空的数据。 Option 'DROP' 将丢弃 Map
'yyyymmddhhmmss')} is not a valid name for tables/databases. Valid names only contain alphabet characters, numbers and _. 解决方案 需要将SQL中表名的“#”字符改成“$”即可。DLI
getFlinkJobDetail(DLIClient client) throws DLIException { Long jobId = 203L;//作业ID GetFlinkJobDetailResponse result = client.getFlinkJobDetail(jobId);
column_constraint: : NOT NULL [[ENABLE|DISABLE] [VALIDATE|NOVALIDATE] [RELY|NORELY]] table_constraint: : [CONSTRAINT constraint_name] PRIMARY
命令，以删除该表中不再引用且在保留期阈值之前创建的数据文件。 VACUUM delta_table0; VACUUM delta_table0 RETAIN 168 HOURS;--单位只支持HOURS 优化Delta表 为了提高查询速度，Delta Lake支持优化数据在存储中的布局，这会将许多较小的文件压缩为较大的文件。
DROPMALFORMED：选择DROPMALFORMED模式时，如果某一列数据类型与目标表列数据类型不匹配，则不导入该行数据。 FAILFAST：选择FAILFAST模式时，如果某一列类型不匹配，则会抛出异常，导入失败。 模式设置可通过在OPTIONS中添加 OPTIONS('MOD
maxwell-json.map-null-key.mode 否 'FAIL' String 指定序列化map数据的null键时的处理模式。当前支持的值为“FAIL”、“DROP”和“LITERAL”： 'FAIL'将在遇到带有null键的map时抛出异常。 'DROP'将删除map数据的null键条目。
OPTIONS (PATH 'obs://dli-demo/detail-records/'); 使用该案例时，需将上述SQL语句中的文件路径修改为实际存放详单数据的OBS路径。 单击“执行”，创建详单表detail_records，请参见图3。 图3 创建详单表 执行以下SQL
需要配置为 snapshot（snapshot同时也是默认值，因此可以缺省）。 object HudiDemoScala { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder()
对于Asia/Shanghai时区，小于1900-01-01 08:05:43的值。 Spark2.4.x： 以Asia/Shanghai时区的 1900-01-01 00:00:00 为例，返回值为 -2209017600。 Spark3.3.x： 以Asia/Shanghai时区的 1900-01-01
说，要保证数据被更新过并且做过Compaction才能有旧版本的文件。 Hudi表满足hoodie.cleaner.commits.retained设置的阈值。如果是Flink写hudi，则至少提交的checkpoint要超过这个阈值；如果是批写Hudi，则批写次数要超过这个阈值。
sasl.mechanism' = 'GSSAPI或者PLAIN'、'properties.sasl.jaas.config' = 'org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"xxx\"
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