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600”。 edge_group_ids 否 Array of Strings 边缘计算组ID列表, 多个ID以逗号分隔。 dirty_data_strategy 否 String 作业脏数据策略。 “2:obsDir”：保存，obsDir表示脏数据存储路径。 “1”：抛出异常。
已创建DMS Kafka实例。 具体步骤可参考：DMS Kafka入门指引。 创建DMS Kafka实例时，不能开启Kafka SASL_SSL。 已创建DWS实例。 具体创建DWS集群的操作可以参考创建DWS集群。 整体作业开发流程 整体作业开发流程参考图1。 图1 作业开发流程
已创建DMS Kafka实例。 具体步骤可参考：DMS Kafka入门指引。 创建DMS Kafka实例时，不能开启Kafka SASL_SSL。 已创建Elasticsearch类型的CSS集群。 具体创建CSS集群的操作可以参考创建CSS集群。 本示例创建的CSS集群版本为：7
String 作业ID。 job_type 否 String 作业类型，包含DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY、INSERT、DATA_MIGRATION、UPDATE、DELETE、RESTART_QUEUE、SCALE_QUEUE。 目前仅支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。
DLI表生命周期清理数据及Lakehouse表数据清理所需的数据清理委托。需用户自行在IAM创建名为dli_data_clean_agency的DLI云服务委托并授权。该委托需新建后自定义权限，但委托名称固定为dli_data_clean_agency。 DLI Flink作业访问和使用OBS、日志转储（包
by: org.apache.flink.table.api.ValidationException: Cannot extract a data type from a pure 'org.apache.flink.types.Row' class. Please use annotations
作业ID。可通过提交SQL作业（推荐）获取。 job_type 否 String 作业类型，包含DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY、INSERT、DATA_MIGRATION、UPDATE、DELETE、RESTART_QUEUE、SCALE_QUEUE。 目前仅支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。
job“。 edge_group_ids 否 Array of Strings 边缘计算组ID列表, 多个ID以逗号分隔。 dirty_data_strategy 否 String 作业脏数据策略。 “2:obsDir”：保存，obsDir表示脏数据存储路径。 “1”：抛出异常。
by: org.apache.flink.table.api.ValidationException: Cannot extract a data type from a pure 'org.apache.flink.types.Row' class. Please use annotations
32))) val dataFrame = spark.createDataFrame(rdd, schema) // Write data to mongo dataFrame.write.format("mongo") .option("url", url)
已创建DMS Kafka实例。 具体步骤可参考：DMS Kafka入门指引。 创建DMS Kafka实例时，不能开启Kafka SASL_SSL。 已创建RDS MySQL实例。 本示例创建的RDS MySQL数据库版本选择为：8.0。 具体步骤可参考：RDS MySQL快速入门。
"schema": [ { "col_name": "string" }, { "data_type": "string" }, { "comment": "string" } ],
所有类型的作业都将重新提交。 注意： 如果配置为true，在执行INSERT等幂等类型的操作时（例如insert into，load data、update），可能会导致数据一致性问题。即driver故障后作业重试，导致driver故障前已插入的数据被重复写入。 spark.sql
作业ID。可通过提交SQL作业（推荐）获取。 job_type String 作业类型。包含DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY、INSERT、DATA_MIGRATION、UPDATE、DELETE、RESTART_QUEUE、SCALE_QUEUE。 job_mode String 作业执行模式：
"2016-10-21 05:33:37.523000"], "primary_key_columns": ["id", "c"], "data":{ "id":111, "name":"scooter", "description":"Big 2-wheel
constructed data into Hbase sparkSession.createDataFrame(rddData, new StructType(attrs)).write.insertInto("test_hbase") // Read data on Hbase
"2016-10-21 05:33:37.523000"], "primary_key_columns": ["id", "c"], "data":{ "id":111, "name":"scooter", "description":"Big 2-wheel
所有类型的作业都将重新提交。 注意： 如果配置为true，在执行INSERT等幂等类型的操作时（例如insert into，load data、update），可能会导致数据一致性问题。即driver故障后作业重试，导致driver故障前已插入的数据被重复写入。 spark.sql
其个数需要为1或者和“connector.tsdb-values”的个数相同。 多个tags请使用“;”分隔。 connector.batch-insert-data-num 否 表示一次性批量写入的数据量，即数据条数，值必须为正整数，默认值为8。 connector.tsdb-link-address
其个数需要为1或者和“connector.tsdb-values”的个数相同。 多个tags请使用“;”分隔。 connector.batch-insert-data-num 否 表示一次性批量写入的数据量，即数据条数，值必须为正整数，默认值为8。 connector.tsdb-link-address
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