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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》。 如果选择Spark版本为2
pyspark作业对接MySQL，需要创建跨源链接，打通DLI和RDS之间的网络。 通过管理控制台创建跨源连接请参考《数据湖探索用户指南》。 通过API创建跨源连接请参考《数据湖探索API参考》。 父主题： Spark作业开发类
定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Redis的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 登录Redis客户端，通过如下命令向Redis发送如下数据：
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 HBase 未开启kerberos认证样例代码 #
定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Redis的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 登录Redis客户端，通过如下命令向Redis发送如下数据：
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》。 如果选择spark版本为2
的事务日志扩展了 Parquet 数据文件，可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结构化流式处理紧密集成，可以轻松地将单个数据副本用于批处理和流式处理操作，并提供大规模增量处理。 DLI中Delta的使用限制
什么是Clustering 即数据布局，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hudi表。为了能够在文件大小和入湖速度之间进行权衡，Hudi提供了一个hoodie
源连接）。 创建完跨源连接后，可以通过“资源管理 > 队列管理”页面，单击“操作”列“更多”中的“测试地址连通性”，验证队列到外部数据源之间的网络连通是否正常。详细操作可以参考测试地址连通性。 用户运行Flink Jar作业时，需要将二次开发的应用代码构建为Jar包，上传到已经创建的OBS桶中。
cast(case_timestamp_to_date as date) from kafkaSource; 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"cast_int_to_string":"1", "cast_String_to_int": "1", "case_string_to_timestamp":
源中增加MRS的主机信息。 设置HBase和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据HBase和Kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 参考MRS HBase的使用，通过HBase s
所要使用的Flink弹性资源池。 设置PostgreSQL的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据PostgreSQL的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 在PostgreSQL中创建数据库flink，并创建名为test的schema。
show() 返回结果： 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 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》。 如果MRS集群开启了Kerberos认证，创建Spark作业时需要将krb5.conf和user.
弹性资源池的按需模式默认勾选专属资源模式，自创建起根据购买的实际CU按自然小时收费，秒级计费，按小时结算。计算费用=单价*实际CU数*小时数。 按需计费模式适用于测试项目，资源消耗不高，按需计费成本更低。 套餐包：DLI支持购买弹性资源池CU时套餐包，购买后在弹性资源池中提交作业按CU时计费。建议购买弹
} } 最后调用close方法，对需要清理的方法进行清理。 编写调试完成代码后，通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。 单击工具右侧的“Maven”，参考下图分别单击“clean”、“compile”对代码进行编译。 编译成功后，单击“package”对代码进行打包。
提供了一个统一的API，用于管理元数据，并使其可以从Table API和SQL查询语句中来访问。详情参考Apache Flink Catalogs 功能描述 HiveCatalog有两个用途：作为原生Flink元数据的持久化存储，以及作为读写现有Hive元数据的接口。 Flink 的Hive
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》。 如果选择spark版本为2
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》。 完整示例代码
使用sl4j+log4j来实现日志功能，而不是直接继承Spark内部接口Logging。具体如下： <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api</artifactId> <version>1.7.16</version>
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 提供SQL相关API的使用说明。 父主题： 创建并管理SQL作业模板
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