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该API用于通过执行SQL语句的方式向队列提交作业。 当前接口已废弃，不推荐使用。 作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT和EXPORT分别与导入数据（废弃）和与导出数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户
提交SQL作业（推荐） 功能介绍 该API用于通过执行SQL语句的方式向队列提交作业。 作业包含以下类型：DDL、DCL、IMPORT、QUERY和INSERT。其中，IMPORT与导入数据（废弃）的功能一致，区别仅在于实现方式不同。 另外，用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有：
户指南》。 CSS非安全集群 开发说明 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType
您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/import 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方式请参考获取项目ID。
提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/{job_id}/import-savepoint 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 job_id 是 String Flink作业的作业ID。 project_id
HOUR HTTPS_PORT I IDENTITY ILLEGAL_DATA_TABLE IMMEDIATE IMPLEMENTATION IMPORT IN INCLUDING INCREMENT INDICATOR INITIALLY INNER INOUT INPUT INSENSITIVE
境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 操作前准备 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType
下truststore文件的路径，在初始化前将其引入properties中才能生效。 kafka source可以在open里引入。 图1 获取kafka source kafka sink可以在initializeState里引入。 图2 获取kafka sink 操作步骤 从
y; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.net.URL; import java
BasicCredentials; import com.huaweicloud.sdk.core.auth.ICredentialProvider; import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext; import org.apache
Spark Jar作业获取作业委托凭证 import org.apache.spark.sql.SparkSession; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import com.huaweicloud.sdk
</dependency> import相关依赖包 import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org
</dependency> import相关依赖包 1 2 3 4 5 6 7 8 import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark
FunctionContext; import org.apache.flink.table.functions.TableFunction; import org.apache.flink.types.Row; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j
FunctionContext; import org.apache.flink.table.functions.TableFunction; import org.apache.flink.types.Row; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j
FunctionContext; import org.apache.flink.table.functions.TableFunction; import org.apache.flink.types.Row; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j
secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下： import logging from operator import add from pyspark import SparkContext logging.basicConfig(format='%(message)s'
FunctionContext; import org.apache.flink.table.functions.TableFunction; import org.apache.flink.types.Row; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j
2</version> </dependency> import相关依赖包 1 2 3 4 import scala.collection.mutable import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} import org.apache.spark
FunctionContext; import org.apache.flink.table.functions.TableFunction; import org.apache.flink.types.Row; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j
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