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System.out.println(jobResult.getId()); // job app id System.out.println(jobResult.getAppId()); // job状态 System.out.println(jobResult
SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-css").getOrCreate(); 通过SQL API访问 创建DLI跨源访问 CSS关联表。 sparkSession
任意语种字母、数字、空格和_ . : =+-@ ,但首尾不能含有空格。 单击“立即购买”，确认配置。 第一次创建队列时，需要勾选“同意以上隐私协议”并确定。 配置确认无误，单击“提交”完成队列创建。 如果队列名称已存在，单击“提交”时，系统会提示“Queue xxx already
topic中插入如下测试数据： {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180
语句书写是否正确。 如果语法校验失败，请参考《数据湖探索SQL语法参考》检查SQL语句准确性。 如果语法校验通过，单击“执行”，阅读并同意隐私协议，单击“确定”后执行SQL语句。 SQL语句执行成功后，在SQL作业编辑窗口下方会显示执行结果。 查看作业执行结果。 在查看结果页签，
勿与offset或start-time同时设置；若enable-checkpoint为true，与checkpoint-app-name需要同时配置。 connector. checkpoint-app-name 否 DIS服务的消费者标识，当不同作业消费相同通道时，需要区分不同的消费者标识，以免checkpoint混淆。
spark.sql.SparkSession; 创建会话 1 parkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-HBase-MRS").getOrCreate(); 通过SQL API 访问 未开启Kerberos认证
topic发送如下测试数据： {"order_id":"202103251202020001", "order_channel":"miniAppShop", "order_time":"2021-03-25 12:02:02", "pay_amount":"60.00", "real_pay":"60
nodes) .mode(SaveMode.Append) .save() SaveMode 有四种保存类型： ErrorIfExis：如果已经存在数据，则抛出异常。 Overwrite：如果已经存在数据，则覆盖原数据。 Append：如果已经存在数据，则追加保存。 Ig
"area_id":"330106"} {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180
0" 200 5316 "https://domain.com/?p=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36"
勿与offset或start-time同时设置；若enable-checkpoint为true，与checkpoint-app-name需要同时配置。 connector. checkpoint-app-name 否 DIS服务的消费者标识，当不同作业消费相同通道时，需要区分不同的消费者标识，以免checkpoint混淆。
1 2 3 4 5 6 7 8 SparkConf sparkConf = new SparkConf(); sparkConf.setAppName("datasource-redis") .set("spark.redis.host", "192.168.4.199")
"area_id":"330106"} {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180
"area_id":"330106"} {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180
StructField, StructType} 创建session val sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-mongo").getOrCreate() 通过SQL API访问 创建DLI跨源访问 mongo的关联表
'2021-03-24 10:02:03','0001','Alice','330106'), ('202103241606060001','appShop','2021-03-24 16:06:06','200.00','180.00','2021-03-24 16:10:06','0001'
topic发送如下测试数据： {"order_id":"202103251202020001", "order_channel":"miniAppShop", "order_time":"2021-03-25 12:02:02", "pay_amount":"60.00", "real_pay":"60
定是在upsert模式还是在append模式下工作。 如果定义了主键，Elasticsearch Sink将在upsert模式下工作，该模式可以消费包含UPDATE和DELETE的消息。 如果未定义主键，Elasticsearch Sink将以append模式工作，该模式只能消费INSERT消息。
'2021-03-24 10:02:03','0001','Alice','330106'), ('202103241606060001','appShop','2021-03-24 16:06:06','200.00','180.00','2021-03-24 16:10:06','0001'
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