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格式说明：field1、field2为创建的表字段名称。json_field1、json_field2为kafka输入数据json串的key字段名称。 具体使用方法可以参考示例说明。 说明： 如果定义的source stream中的属性和json中的属性名称相同，json_configs可以不用配置。
增强型跨源 ”。 选择待添加路由的增强型跨源连接，并添加路由。 方法一： 选择待添加的增强型跨源连接，单击操作列的“路由信息”。 单击“添加路由”。 在添加路由的对话框中，填写路由信息。参数说明请参考表1。 单击“确定”。 方法二： 选择待添加的增强型跨源连接，单击操作列的“更多 > 添加路由”。
ded</scope>。 Flink源代码中只有明确标注了@Public或者@PublicEvolving的才是公开供用户调用的方法，DLI只对这些方法的兼容性做出产品保证。 父主题： 版本支持公告
printSink select * from dataGenSource; 该作业提交后，作业状态变成“运行中”，后续您可通过如下操作查看输出结果。 方法一： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 在对应Flink作业所在行的“操作”列，选择“更多 > FlinkUI”。
持续大量新增数据的维度表 方法一：预留桶数，如使用非分区表则需通过预估较长一段时间内的数据增量来预先增加桶数，缺点是随着数据的增长，文件依然会持续膨胀； 方法二：大粒度分区（推荐），如果使用分区表则需要根据数据增长情况来计算，例如使用年分区，这种方式相对麻烦些但是多年后表无需重新导入。 方法三：数据
的操作方法。 Spark作业场景 Spark Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 访问OBS的AKSK为例介绍Spark Jar使用DEW获取访问凭证读写OBS的操作指导。 用户获取Spark作业委托临时凭证 本操作介绍获取Spark Jar作业委托临时凭证的操作方法。 父主题：
网络连通性，确保执行Flink作业所在的队列可以访问Kafka所在的VPC网络。 若果网络不可达，请先配置网络连通后再重新执行作业。 操作方法请参考测试地址连通性。 配置详情请参考配置网络连通。 父主题： Flink SQL作业类
shuffle.partitions参数提高并行度 用户可在JDBC中通过set方式设置dli.sql.shuffle.partitions参数。具体方法如下： Statement st = conn.stamte() st.execute("set spark.sql.shuffle.partitions=20")
1589362330904, "transaction": null } 用户可按下述操作查看输出结果: 方法一："更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方法二：若在提交运行作业前选择了保存日志，则可以从日志的taskmanager.out文件中查看。
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119 Safari/537.36" "2.75" 用户可按下述操作查看输出结果: 方法一："更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方法二：若在提交运行作业前选择了保存日志，则可以从日志的taskmanager.out文件中查看。
119 Safari/537.36" "2.75" 用户可按下述操作查看输出结果: 方法一："更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方法二：若在提交运行作业前选择了保存日志，则可以从日志的taskmanager.out文件中查看。
pyspark样例代码 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》。 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
的操作方法。 Spark作业场景 Spark Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 访问OBS的AKSK为例介绍Spark Jar使用DEW获取访问凭证读写OBS的操作指导。 用户获取Spark作业委托临时凭证 本操作介绍获取Spark Jar作业委托临时凭证的操作方法。 方案2：Spark
1").show() 查询结果： DataFrame相关操作 createDataFrame() 方法创建的数据和read.format() 方法及read.jdbc() 方法查询的数据都为DataFrame对象，可以直接进行查询单条记录等操作（在“通过DataFrame AP
target（STRING） separator （VARCHAR） test-flink - flink - one-two-ww-three - 查看输出结果。 方法一： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 在对应Flink作业所在行的“操作”列，选择“更多 > FlinkUI”。
target（STRING） separator （VARCHAR） test-flink - flink - one-two-ww-three - 查看输出结果。 方法一： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 在对应Flink作业所在行的“操作”列，选择“更多 > FlinkUI”。
target（STRING） separator （VARCHAR） test-flink - flink - one-two-ww-three - 查看输出结果。 方法一： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 在对应Flink作业所在行的“操作”列，选择“更多 > FlinkUI”。
1589373560798, "type": "UPDATE" } 用户可按下述操作查看输出结果: 方法一："更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方法二：若在提交运行作业前选择了保存日志，则可以从日志的taskmanager.out文件中查看。
1589373560798, "type": "UPDATE" } 用户可按下述操作查看输出结果: 方法一："更多" -> "FlinkUI" -> "Task Managers" -> "Stdout"。 方法二：若在提交运行作业前选择了保存日志，则可以从日志的taskmanager.out文件中查看。
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