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rowinarr[1].f2, `time`, `timestamp`, `map`, `map`['flink'], mapinmap, mapinmap['inner_map']['key'] from kafkaSource; result +I(1234567890
详细介绍 07 API&SDK 通过DLI开放的API和调用示例，您可以使用并管理队列，SQL作业，Spark作业和跨源作业等。您还可以直接调用DLI SDK提供的接口函数实现业务。 常用API API概览 队列相关API Spark作业相关API 增强型跨源相关API 流作业相关API
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《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 提交作
获取Flink作业委托临时凭证用于访问其他云服务 功能描述 DLI提供了一个通用接口，可用于获取用户在启动Flink作业时设置的委托的临时凭证。该接口将获取到的该作业委托的临时凭证封装到com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials类中。
Kit）是对DLI服务提供的REST API进行的作业提交的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用DLI SDK提供的接口函数即可实现使用提交DLI SQL和DLI Spark作业。 DLI支持的SDK分为SDK V3和DLI服务自行开发的SDK。 （推荐）DLI SDK V3：是根据定义API的YAML
快速响应的场景，支持与多种云服务跨源连通，形成丰富的流生态圈。适用于实时监控、在线分析等场景。 · Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（connectors）和丰富的API，便于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
driverID, carNumber, sum(isRapidlySpeedup) as rapidlySpeedupTimes, sum(isRapidlySlowdown) as rapidlySlowdownTimes, sum(isNeutralSlide)
apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql
streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig; import org.apache.flink.streaming.api.environment
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《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 提交作业
asource/opentsdb/* 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 Maven依赖 <dependency>
注解相关参数、类或方法来支持提取过程。 代码示例 Table（类似于 SQL 标准）是一种强类型的 API，函数的参数和返回类型都必须映射到 Table API 的数据类型，参见Table API数据类型。 如果需要更高级的类型推导逻辑，您可以在每个自定义函数中显式重写 getTypeInference(
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过SQL API访问MRS的OpenTSDB # _*_ coding: utf-8
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过SQL API 访问DWS表 import org.apache.spark
注解相关参数、类或方法来支持提取过程。 代码示例 Table（类似于 SQL 标准）是一种强类型的 API，函数的参数和返回类型都必须映射到 Table API 的数据类型，参见Table API数据类型。 如果需要更高级的类型推导逻辑，您可以在每个自定义函数中显式重写 getTypeInference(
apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql
将写好的代码生成jar包，上传至OBS桶中。 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《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API 访问 from __future__ import print_function
r/datasource/rds/* 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 直接复制如下样例代码到
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API 访问 1 2 3 4 5 6 7 8
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