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包。 图9 导出jar包 打包成功后，生成的Jar包会放到target目录下，以备后用。本示例将会生成到：“D:\DLITest\MyUDAF\target”下名为“MyUDAF-1.0-SNAPSHOT.jar”。 登录OBS控制台，将生成的Jar包文件上传到OBS路径下。 J
datasource v2 tables is only supported in spark3.3 or later version.”怎么办？ 使用default创建DataSource表时引擎版本不低于Spark 3.3.1，如果引擎版本低于Spark 3.3.1则会提示上
返回空。 cast(date as timestamp) 根据本地时区生成并返回对应DATE的年/月/日零点的TIMESTAMP值。 cast(date as string) 根据DATE的年/月/日值生成并返回“yyyy-MM-dd”格式的字符串。 父主题： 数据类型
Key/Secret Key (AK/SK)和Token，其中Token认证仅dli-jdbc-1.x版本支持。推荐使用AK/SK认证方式。 （推荐）生成AK/SK 登录DLI管理控制台。 在页面右上角的用户名的下拉列表中选择“我的凭证”。 在“我的凭证”页面，默认显示“项目列表”，切换到“管理访问密钥”页面。
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kafka消息进行过滤，则可以考虑先实时接入生成offset，再truncate table ，再历史导入，再开启实时。 图1 初始化操作流程 如果批量初始化前表里已经存在数据且没有truncate
"{{mySk}}" ); 数据最终在OBS中的存储目录结构为：obs://obs-sink/car_infos/day=xx/part-x-x。 数据生成后，可通过如下SQL语句建立OBS分区表，用于后续批处理： 创建OBS分区表。 1 2 3 4 5 6 7 8 create table car_infos
Jersey | 7081 | NULL | 225 (10 rows) CUBE 为给定的列生成所有可能的分组，比如 (origin_state, destination_state) 的可能分组为：(origin_state, de
p_agg()也同样能用于生成map。 SELECT map(ARRAY[1,3],ARRAY[2,4]);-- {1=2, 3=4} map_from_entries(array(row(K, V))) -> map(K, V) 描述：使用给定数组生成map。 SELECT m
pile”对代码进行编译。 编译成功后，双击“package”对代码进行打包。 图9 编译打包 打包成功后，生成的Jar包会放到target目录下，以备后用。本示例将会生成到：“D:\DLITest\SparkJarObs\target”下名为“SparkJarObs-1.0-SNAPSHOT
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
cdc-events-duplicate设置为true，并在源表上定义PRIMARY KEY。Framework将生成一个额外的有状态操作符，并使用主键对变更事件进行去重，并生成一个规范化的changelog流。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明 format
更多版本新特性请参考Release Notes - Spark 2.4.5。 表1 Spark 2.4.5版本优势 特性 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
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.name.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.name.length' = '7', --限制user_id长度为7
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
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
如上述举例中的car_infos_sink表，是否开启了Checkpoint。如果未开启则需要开启Checkpoint参数，重新运行作业生成OBS数据文件。 开启Checkpoint步骤如下。 到DLI管理控制台，左侧导航栏选择“作业管理 > Flink作业”，在对应的Flink作业所在行，操作列下单击“编辑”。
shuffle数据优化 提升资源扩缩容的稳定性，当shuffle文件不需要时清理Executor。 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
量较多时，系统分页显示，您可以查看任何状态下的作业。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID，由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。 用户名 执行Spark作业的用户名称。 状态 作业的状态信息，包括如下。
集群作为另一个 slave 节点（并且具有唯一 id 的情况下），它就可以读取 binlog。 默认情况下，连接器会在 5400 和 6400 之间生成一个随机数，但是我们建议用户明确指定 Server id。 scan.incremental.snapshot.enabled 否 true
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