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该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 如果使用MRS HBase，请在增强
SMN输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到消息通知服务（SMN）中。 消息通知服务（Simple Message Notification，简称SMN）为DLI提供可靠的、可扩展的、海量的消息处理服务，它大大简化系统耦合，能够根据用户的需求，向订阅终端主动推送
SMN输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到消息通知服务（SMN）中。 消息通知服务（Simple Message Notification，简称SMN）为DLI提供可靠的、可扩展的、海量的消息处理服务，它大大简化系统耦合，能够根据用户的需求，向订阅终端主动推送
is_success 否 Boolean 请求是否成功。 message 否 String 消息内容。 template_list 否 Object 模板列表信息。请参见表4。 表4 template_list参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 total_count 否
message String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 执行失败时，用于显示执行失败的原因。 sqls Array of Object 样例模板信息，具体参数说明请参见表3。 sqlCount Integer 样例模板个数。 表3 sqls参数说明 参数 参数类型 说明
write_datasource'; SELECT * FROM overwrite_datasource1 where pt='pt1'两个版本均查询不到数据。 执行sql： insert OVERWRITE table overwrite_datasource partition(pt='pt1')
说明 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释 修改非分区表或分区表的列注释。 支持统计SQL作业的CPU消耗 支持在控制台查看“CPU累计使用量”。
10 11 12 13 14 15 16 17 18 import org.apache.spark.sql.SparkSession object TestMongoSql { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkSession
12 13 14 15 16 17 18 19 20 import org.apache.spark.sql.SparkSession object Test_OpenTSDB_CT { def main(args: Array[String]): Unit = { //
30,Justin 进入OBS管理控制台，在“桶列表”下，单击已创建的OBS桶名称，本示例桶名为“dli-test-obs01”。 单击“上传对象”，将testdata.csv文件上传到OBS桶根目录下。 在OBS桶根目录下，单击“新建文件夹”，创建名为“warehousepath”
request）。对Hudi表进行的每次操作都会产生元数据文件，而元数据文件过多会导致性能问题，所以元数据文件数量最好控制在1000以内。 如何执行Archive 写完数据后archive Spark SQL（set设置如下参数，写数据时触发） hoodie.archive.automatic=true
该场景需要与ClickHouse建立增强型跨源连接，并根据实际情况设置ClickHouse集群所在安全组规则中的端口。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 创建Flink OpenSource
NORMALIZE NORMALIZED NOT NULL NULLABLE NULLIF NULLS NUMBER NUMERIC O OBJECT OBJECT_NAME OBS_DIR OCTETS OCTET_LENGTH OF OFFSET OLD ON ONLY OPEN OPERATION_FIELD
NORMALIZE NORMALIZED NOT NULL NULLABLE NULLIF NULLS NUMBER NUMERIC O OBJECT OBJECT_NAME OBS_DIR OCTETS OCTET_LENGTH OF OFFSET OLD ON ONLY OPEN OPERATION_FIELD
行。 如果产生多列可以将多个列的值放在一个数组中，然后将该数组传入到forward()函数。 public void process(Object[] args) throws HiveException { // TODO Auto-generated method
异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机
异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机
执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 partitions 否 Object 分区信息。请参考表4。 表4 partitions参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 total_count 是 Long
计费样例 计费场景 某公司用户A申请了256CUs的弹性资源池，并将1TB数据存放在DLI表中。该公司想要了解采用哪种计费模式才是性价比最优的方式。 数据湖探索服务目前支持三种作业：SQL作业，Flink作业和Spark作业。SQL作业的计费包括存储计费和计算计费，Flink作业和Spark作业的计费只有计算计费。
Over聚合 OVER 聚合通过排序后的范围数据为每行输入计算出聚合值。和 GROUP BY 聚合不同， OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行，它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT
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