检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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
"spark-sdv-app.jar", "status": "READY", "underlying_name": "987e208d-d46e-4475-a8c0-a62f0275750b_spark-sdv-app.jar"
mp' TBLPROPERTIES (orc_bloom_filter_fpp = 0.3, orc_compress = 'SNAPPY', orc_compress_size = 6710422, orc_bloom_filter_columns = 'corderstatus
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。
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”。
extensions", "org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension") .appName("HudiIncrementalReadDemo") .getOrCreate(); // 1. 通过Spark
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
-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
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
out_file_name = "D://test-data_result_1" sc = SparkContext("local","wordcount app") sc._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.obs.access.key", "myak") sc._jsc
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
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
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
game_appkey VARCHAR, channel_id VARCHAR, pay_user_num_1m bigint, pay_amt_1m bigint, PRIMARY KEY (ddate, dmin, game_appkey, channel_id)
upsert 模式还是 append 模式下工作。 如果定义了主键，Elasticsearch sink 将以upsert模式工作，该模式可以消费包含UPDATE/DELETE消息的查询。 如果未定义主键，Elasticsearch sink 将以append模式工作，该模式只能消费包含INSERT消息的查询。
json中的信息。命令示例如下。 jsonString = {"store": {"fruit":[{"weight":8,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}], "bicycle":{"price":19.95,"color":"red"}
userData/kafka-sink.conf / path = /opt/data1/hadoop/tmp/usercache/omm/appcache/application_xxx_0015/container_xxx_0015_01_000002/userData/client.truststore
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
