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该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时，会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field，该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下： 对于fields： 创建的Flink作业运行脚本如下：
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时，会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field，该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下： 对于fields： 创建的Flink作业运行脚本如下：
key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-
Redis Redis源表 Redis结果表 Redis维表 父主题： Connector列表
对接Redis scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 故障处理 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
具体步骤如下： 参考增强型跨源连接，根据redis所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。 参考测试地址连通性根据redis的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。
table-name、connector.key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.use-internal-schema
定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据redis的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 在Redis客户端中执行如下命令，向不同的key中插入数据，以hash形式存储：
setAppName("datasource-redis") .set("spark.redis.host", "192.168.4.199") .set("spark.redis.port", "6379") .set("spark.redis.auth", "******")
下： 参考增强型跨源连接，根据Redis和Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Redis和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Redis的地址测试队列连通性。若能连通，
该字段的map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
Overwrite) .save() 表1 redis操作参数 参数 描述 host 需要连接的redis集群的IP。 获取方式为：登录华为云官网，之后搜索redis，进入“分布式缓存服务”,接着选择“缓存管理”，根据主机名称需要的IP，可选择其中任意一个IP进行复制即可（其中也包含了port信息），请参考图1。
SELECT命令用于查询DCS表中的数据。 语法格式 1 SELECT * FROM table_name LIMIT number; 关键字 LIMIT：对查询结果进行限制，number参数仅支持INT类型。 示例 查询表test_redis中的数据。 1 SELECT * FROM
如果需要保存嵌套的DataFrame，则通过“.option("model","binary")”进行保存 如果需要指定数据过期时间：“.option("ttl",1000)”;秒为单位 读取redis上的数据 1 sparkSession.read.format("redis").option("host"
源表：源表是Flink作业的数据输入表，例如Kafka等实时流数据输入。 维表：数据源表的辅助表，用于丰富和扩展源表的数据。在Flink作业中，因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全，而维表就是代表存储数据维度信息的数据源。常见的用户维表有 MySQL，Redis等。
DLI的数据可存储在哪些地方 DLI支持存储哪些格式的数据？ DLI支持如下数据格式： Parquet CSV ORC Json Avro DLI服务的数据可以存储在哪些地方？ OBS：SQL作业，Spark作业，Flink作业使用的数据均可以存储在OBS服务中，降低存储成本。
将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 解决方案 将'\'后面的缩进或是空格全部删除。 父主题： 对接Redis
资源规格参数-V2 参数 参数说明 并行数 作业的并行数是指作业中各个算子的并行执行的子任务的数量，算子的子任务数就是其对应算子的并行度。 说明： 最小并行数不能小于1。默认值为1。 最大并行数不能大于计算单元（CU数量-管理单元）的4倍。 Job Manager CPU 该参数用
非必填。用于指定schema中的某个字段作为Redis中key的标识。在插入数据时与参数“table”配合使用。 partitions.number 读取数据时，并发task数。 scan.count 每批次读取的数据记录数，默认为100。如果在读取过程中，redis集群中的CPU使用率还有提升空间，可以调大该参数。
Flink作业概述 DLI支持的两种类型的Flink作业： Flink OpenSource SQL类型作业： 完全兼容社区版的Flink，确保了作业可以在这些Flink版本上无缝运行。 在社区版Flink的基础上，DLI扩展了Connector的支持，新增了Redis、DWS作为数据源类
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