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4.x的V1表修改为V2表。 升级Spark 2.4.x的V2表升级为Spark 3.3.1的V2表。 同时还需考虑Spark jar作业API语法的兼容性。 表3 DLI各Spark版本对V1、V2表兼容列表 表类型 Spark2.4 通用队列 Spark3.3 通用队列 V1表
值。 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址
STRUCT 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列> 找到作业的所属队列> 更多> 测试地址连通性
实时视图读取（Spark jar作业为例）： Spark jar作业可以通过两种方式来读取Hudi表：Spark datasource API 或者通过 SparkSession 提交 SQL。 配置项 hoodie.datasource.query.type 需要配置为 sna
的字段类型。 编写代码示例 import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache
Kafka 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址
读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址
单击“连接信息”中的安全组名称，在“入方向规则”中添加放通队列网段的规则。例如，本示例队列网段为“10.0.0.0/16”，则规则添加为：优先级选择：1，策略选择：允许，协议选择：TCP，端口值不填，类型：IPv4，源地址为：10.0.0.0/16，单击“确定”完成安全组规则添加。 登
访问DCS目前只支持增强型跨源。 port DCS的连接端口，例如6379。 password （已废弃）创建DCS集群时填写的密码。访问非安全Redis集群时不需要填写。 passwdauth 跨源密码认证名称。跨源认证信息创建方式请参考《数据湖探索用户指南》>《跨源认证》。 encryption
的字段类型。 编写代码示例 import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache
Kafka 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址
序列化的字节序列。 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
通过不同的接口与Kyuubi进行交互。 是 mysql thrift_binary kyuubi.engine.dli.schema.show.name 用于指定当用户执行show schemas或show databases语句时，Kyuubi引擎如何展示数据源接口的模式名称。
单击右上角的“创建作业”，在Spark作业编辑窗口，可以选择使用“表单模式”或者“API模式”进行参数设置。 以下以“表单模式”页面进行说明，“API模式”即采用API接口模式设置参数及参数值，具体请参考《数据湖探索API参考》。 选择运行队列。 在下拉列表中选择要使用的队列。 选择Spar
1:8。 Compaction作业是将存量的parquet文件内的数据与新增的log中的数据进行合并，需要消耗较高的内存资源，按照之前的表设计规范以及实际流量的波动结合考虑，建议Compaction作业CPU与内存的比例按照1:4~1:8配置，保证Compaction作业稳定运行
为“-1”，会导致查询失败。 该SDK接口不支持sql_pattern，即通过指定sql片段作为作业过滤条件进行查询。 如果需要则可以通过查询所有作业API接口指定该参数进行查询。 查询作业结果 DLI提供查询作业结果的接口。您可以使用该接口通过JobId查询该作业信息。示例代码如下：
通过不同的接口与Kyuubi进行交互。 是 mysql thrift_binary kyuubi.engine.dli.schema.show.name 用于指定当用户执行show schemas或show databases语句时，Kyuubi引擎如何展示数据源接口的模式名称。
Kafka 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址
资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用资源时，您必须指定其区域终端节点。有关区域和终端节点的更多信息，请参阅地区和终端节点。 父主题： DLI产品咨询类
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