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Accept 是 默认值application/json。 Content-Type 是 指定类型为application/json。 charset 是 指定编码格式为utf8。 请求参数如表3所示。
目前支持：deflate、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前，Avro schema 通常是从 table schema 中推导而来。尚不支持显式定义 Avro schema。因此，下表列出了从 Flink 类型到 Avro 类型的类型映射。
url_decode url_decode(string <input>[, string <encoding>]) STRING 将字符串从application/x-www-form-urlencoded MIME格式转为常规字符。
sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-redis").getOrCreate() # Set cross-source connection parameters.
percentile_approx percentile_approx(DOUBLE col, p [, B]) DOUBLE 返回组内数字列近似的第p位百分数（包括浮点数），p值在[0,1]之间。参数B控制近似的精确度，B值越大，近似度越高，默认值为10000。
connection.max-retry-timeout 否 60s Duration 尝试连接数据库服务器最大重试超时时间，不应小于1s。 scan.partition.column 否 无 String 用于对输入进行分区的列名。分区扫描参数，具体请参考分区扫描功能介绍。
mapper = new ObjectMapper(); String result = "{}"; try { result = mapper.writeValueAsString(hashMap);
mapper = new ObjectMapper(); String result = "{}"; try { result = mapper.writeValueAsString(hashMap);
/version> </dependency> import相关依赖包 1 import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName
+I[202103251505050001, appShop, 2021-03-25 15:05:05, 500.0, 400.0, 2021-03-25 15:10:00, 0003, Cindy, 330108] +I[202103241606060001, appShop,
StructType, StructField, StringType, LongType, DoubleType from pyspark.sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName
2021-03-24 16:06:06 200 180 2021-03-24 16:10:06 0001 Alice 330106 202103251202020001 miniAppShop 2021-03-25 12:02:02 60 60 2021-03-25 12:03
es.mapping.id 指定一个字段，其值作为es中Document的id。 说明： 相同/index/type下的Document id是唯一的。如果作为Document id的字段存在重复值，则在执行插入es时，重复id的Document将会被覆盖。
version>2.3.2</version> </dependency> import相关依赖包 1 import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder().appName
Append：如果已经存在数据，则追加保存。 Ignore：如果已经存在数据，则不做操作。这类似于SQL中的“如果不存在则创建表”。
Append：如果已经存在数据，则追加保存。 Ignore：如果已经存在数据，则不做操作。这类似于SQL中的“如果不存在则创建表”。
pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"} {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop
Append模式：Flink 会将所有记录解释为INSERT消息，如果底层数据库发生主键或唯一约束违规，INSERT操作可能会失败。
03:00,0002,Bob,330110) +U(202103251202020001,miniAppShop,2021-03-2512:02:02,60.0,60.0,2021-03-2512:03:00,0002,Bob,330110) 常见问题 无 父主题： 创建源表
import StructType, StructField, IntegerType, StringType from pyspark.sql import SparkSession 创建session 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName
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