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resource_name String 资源名。 status String "UPLOADING"表示正在上传。 "READY"表示资源包已上传。 "FAILED"表示资源包上传失败。 underlying_name String 资源包在队列中的名字。 owner String 资源包拥有者。
"2020-06-02 13:34:28" }, "status": "job_submit_fail" } ], "msg_confirm_topic": "hw/events/messages/dli/message/confirm"
StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession
IntegerType, StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession
当“log_enabled”为“true”时, 用户授权保存作业日志的OBS桶名。 smn_topic 否 String 当作业异常时，向该SMN主题推送告警信息。 main_class 否 String 作业入口类。 entrypoint_args 否 String 作业入口类参数，多个参数之间空格分隔。
LoggerFactory.getLogger(DataGen2FileSystemSink.class); public static void main(String[] args) { ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
'topic' = 'TOPIC', 'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaIP:PROT,KafkaIP:PROT,KafkaIP:PROT', 'properties.group.id' = 'GroupId', 'scan.startup
ST_POINT(x21, y21)])) FROM input ST_CONTAINS(polygon_1, polygon_2) BOOLEAN 判断第一个几何体是否包含第二个几何体。 示例如下： SELECT ST_CONTAINS(ST_POLYGON(ARRAY[ST_POINT(x11
ST_POINT(x21, y21)])) FROM input ST_CONTAINS(polygon_1, polygon_2) BOOLEAN 判断第一个几何体是否包含第二个几何体。 示例如下： SELECT ST_CONTAINS(ST_POLYGON(ARRAY[ST_POINT(x11
标作业，单击“创建告警规则”。创建警告规则具体步骤请参考《创建告警规则》。 DLI 为Flink作业提供了丰富的监控指标，用户可以依据自身需求使用不同的监控指标定义告警规则，实现更细粒度的作业监控。 监控指标说明请参考《数据湖探索用户指南》>《数据湖探索监控指标说明》。 父主题：
找到目标作业，单击“创建告警规则”。 图6 云服务监控 图7 创建告警规则 DLI 为Flink作业提供了丰富的监控指标，用户可以依据自身需求使用不同的监控指标定义告警规则，实现更细粒度的作业监控。 监控指标说明请参考《数据湖探索用户指南》>《数据湖探索监控指标说明》。 父主题：
import org.apache.spark.sql.SparkSession object Test_OpenTSDB_CT { def main(args: Array[String]): Unit = { // Create a SparkSession session
IntegerType, StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession
StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession object Test_SQL_RDS { def main(args: Array[String]): Unit = { // Create a SparkSession session
当data-type设置为“sorted-set”数据类型的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。 枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null
StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession
当data-type设置为“sorted-set”数据类型的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。 枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null
当data-type设置为“sorted-set”数据类型的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。 枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null
kind：资源包类型，当前支持的包类型分别为： jar：用户jar文件 pyfile：用户Python文件 file：用户文件 modelfile：用户AI模型文件 obs_jar_paths：对应资源包的OBS路径，参数构成为：{bucketName}.{obs域名}/{jarPath}/{jarName}。
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