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"spark-sdv-app.jar", "status": "READY", "underlying_name": "987e208d-d46e-4475-a8c0-a62f0275750b_spark-sdv-app.jar"
sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-dws").getOrCreate() 通过DataFrame API访问数据源 连接参数配置 1 2
mp' TBLPROPERTIES (orc_bloom_filter_fpp = 0.3, orc_compress = 'SNAPPY', orc_compress_size = 6710422, orc_bloom_filter_columns = 'corderstatus
spark.sql.SparkSession; 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-opentsdb").getOrCreate(); 通过SQL API 访问 创建DLI跨源访问MRS
sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-opentsdb").getOrCreate() 创建DLI跨源访问 OpenTSDB的关联表 1 2
or code.test.com:443 Content-Type 消息体的类型（格式），默认取值为“application/json”，有其他取值时会在具体接口中专门说明。 是 application/json Content-Length 请求body长度，单位为Byte。 POST/PUT请求必填。
DLI资源配额类 什么是用户配额？ 怎样查看我的配额 如何申请扩大配额
SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-dws").getOrCreate(); 通过SQL API 访问数据源 创建DLI跨源访问DWS的关联表，填写连接参数。
MetaException(message:Permission denied for resource: databases.xxx,action:SPARK_APP_ACCESS_META) 解决方案 需要给执行作业的用户赋数据库的操作权限，具体操作参考如下： 在DLI管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。
具体内容请参见《数据湖探索开发指南》。 存算分离 用户将数据存储到OBS后，DLI可以直接和OBS对接进行数据分析。存算分离的架构下，使得存储资源和计算资源可以分开申请和计费，降低了成本并提高了资源利用率。 存算分离场景下，DLI支持OBS在创建桶时数据冗余策略选择单AZ或者多AZ存储，两种存储策略区别如下：
import SparkSession 创建session 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-mongo").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 5 6 url = "192
extensions", "org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension") .appName("HudiIncrementalReadDemo") .getOrCreate(); // 1. 通过Spark
-U(202103251202020001,miniAppShop,2021-03-2512:02:02,60.0,60.0,2021-03-2512:03:00,0002,Bob,330110) +U(202103251202020001,miniAppShop,2021-03-2512:02:02
out_file_name = "D://test-data_result_1" sc = SparkContext("local","wordcount app") sc._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.obs.access.key", "myak") sc._jsc
clusterId 集群id readVersion 为执行写操作而读取的表的版本 isolationLevel 隔离级别 isBlindAppend 是否追加数据 operationMetrics 操作的度量（例如，修改的文件数、行数、字节数等信息） engineInfo Spark和Delta版本信息
game_appkey VARCHAR, channel_id VARCHAR, pay_user_num_1m bigint, pay_amt_1m bigint, PRIMARY KEY (ddate, dmin, game_appkey, channel_id)
SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-rds").getOrCreate(); 通过SQL API 访问 创建DLI跨源访问RDS的关联表，填写连接参数。
main(args:Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder .appName("SparkTest") .getOrCreate() // driver 获取上传文件 println(SparkFiles
通过DataFrame API访问 创建session 1 val sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource_redis").getOrCreate() 构造schema 1 2 3 4 5 6 7
如果JDBC结果表定义了主键，则连接器以upsert模式运行，否则，连接器以Append模式运行。 upsert模式：Flink会根据主键插入新行或更新现有行，Flink可以通过这种方式保证幂等性。为保证输出结果符合预期，建议为表定义主键。 Append模式：Flink 会将所有记录解释为INSERT
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