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Spark Jar作业开发指南 使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 使用Spark作业访问DLI元数据 使用Spark作业跨源访问数据源 Spark Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 获取Spark作业委托临时凭证用于访问其他云服务
南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API访问 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风
表相关API（废弃） 创建表（废弃） 删除表（废弃） 查询所有表（废弃） 描述表信息（废弃） 预览表内容（废弃） 获取分区信息列表（废弃） 父主题： 资源相关API（废弃）
创建目标表 查询源表数据，发现导致问题产生的记录ctr值为1675，整数位（4位）超出所定义的decimal精度（9 – 6 = 3位），导致double转decimal时overflow产生null值，而对应dws表字段为非空导致插入失败。 处理步骤 修改目的表所定义的decimal精度即可解决。
怎样将OBS表映射为DLI的分区表？ Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少，怎样不停止Flink作业实现动态感知？ 在Flink SQL作业中创建表使用EL表达式，作业运行提示DLI.0005错误怎么办？ Flink作业输出流写入数据到OBS，通过该OBS文件路径创建的DLI表查询无数据
CUBE ( column [, ...] ) ROLLUP ( column [, ...] ) 描述 从零个或多个表中检索行数据。 查询stu表的内容。 SELECT id,name FROM stu; 父主题： DQL 语法
* 从 Kafka brokers 中的 consumer 组（consumer 属性中的 group.id 设置）提交的偏移量中开始读取分区。 * 如果找不到分区的偏移量，那么将会使用配置中的 auto.offset.reset 设置。
String USER_BUCKET_NAME为用户的桶名，需要进行替换为用户的使用的OBS桶名。 参数的值为用户定义在CSMS通用凭证中的键key， 其Key对应的value为用户的AK（Access Key Id），需要具备访问OBS对应桶的权限。 flink.hadoop.fs.obs
在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 通过DataFrame API 访问 import相关依赖
前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 通过DataFrame API 访问 import相关依赖
pyspark样例代码 开发说明 支持对接CloudTable的HBase和MRS的HBase。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
批量作业ID。 作业ID可以通过创建作业接口或者查询作业接口获取。 resume_savepoint 否 Boolean 是否将作业从最近创建的保存点恢复。 当“resume_savepoint”为“true”时，表示作业从最近创建的保存点恢复。 当“resume_savepoin
uri uri的格式为：mongodb://username:pwd@host:8635/db 其中以下参数需要修改为实际值： “username”为创建的mongo（DDS）数据库用户名。 “pwd”为创建的mongo（DDS）数据库用户名对应的密码。 “host”为创建的mongo（DDS）数据库实例IP。
scala样例代码 开发说明 支持对接CloudTable的HBase和MRS的HBase。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。
指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API 访问 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险
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