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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。 建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中的“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MRS的ClickHouse集群，集群版本选择MRS
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 Doris，请在增强型跨源的主机信息中添加MRS集群所有节点的主机ip信息。 详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。
按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取
该场景作业需要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。 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1
系统内置jar包清单，请在FLink作业的日志中获取Flink 1.15相关依赖包信息： 查看Flink日志。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击作业名称，选择“运行日志”。 控制台只展示最新的运行日志，更多日志信息请查看保存日志的OBS桶。 在日志中搜索依赖包信息。 在日志中搜索“C
Schema Registry的URL。 示例 1. 从kafka中作为source的topic中读取json数据，并以confluent avro的形式写入作为sink的topic中 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安
Schema Registry的URL。 示例 1. 从kafka中作为source的topic中读取json数据，并以confluent avro的形式写入作为sink的topic中 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安
WS的基本信息页面。 在“基本信息”的“数据库属性”中获取该实例的“内网IP”、“端口”，“基本信息”页面的“网络”中获取“虚拟私有云”和“子网”信息，方便后续操作步骤使用。 单击“连接信息”中的安全组名称，在“入方向规则”中添加放通队列网段的规则。例如，本示例队列网段为“10.0
15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议使用DEW管理凭证。配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 语法格式
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。 iterator.grouping.size 每批次插入的数据记录数，默认为100。如果在插入过程中，redis集群中的CPU使用率还有提升空间，可以调大该参数。 timeout
随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。 语法格式 1 SRF_UNSUP(ARRAY[字段1, 字段2, ...], '可选参数列表') 函数输出为[0, 1]区间的DOUBLE值，表示数据的异常打分。
create-time 比较分区/文件创建时间，这不是 Hive metaStore 中的分区创建时间，而是文件系统中的文件夹/文件修改时间，如果分区文件夹以某种方式更新，例如将新文件添加到文件夹中，可能会影响数据的使用方式。 partition-time 比较从分区名称中提取的时间。
随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。 语法格式 1 SRF_UNSUP(ARRAY[字段1, 字段2, ...], '可选参数列表') 函数输出为[0, 1]区间的DOUBLE值，表示数据的异常打分。
在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 操作前准备 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency>
如果添加预定义标签，用户需要预先在标签管理服务中创建好预定义标签，然后在“标签键”的下拉框中进行选择。用户可以通过单击“查看预定义标签”进入标签管理服务的“预定义标签”页面，然后单击“创建标签”来创建新的预定义标签。 具体请参见《标签管理服务用户指南》中的“创建预定义标签”章节。 在输入框中输入标签键名称。 说明：
在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现 导入依赖 涉及到的mvn依赖库 1 2 3 4 5 <dependency>
--conf <PROP=VALUE> Spark程序的参数，可以通过在conf目录下的spark-defaults.conf中配置。如果命令中与配置文件中同时配置，优先使用命令指定的参数值。 说明： 多个conf时，格式为：--conf key1=value1 --conf key2=value2
资源标签：在DLI中创建的非全局的标签。 预定义标签：在标签管理服务（简称TMS）中创建的预定义标签，属于全局标签。 有关预定义标签的更多信息，请参见《标签管理服务用户指南》。 以下介绍如何为跨源连接添加标签、修改标签和删除标签。 操作步骤 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“跨源管理”，选择“增强型跨源”页签。
jar/datasource/css/* 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 Maven依赖 <dependency>
将1下载的消费明细数据上传到已建好的OBS桶中。 在数据湖探索服务中创建表。 登录DLI控制台，左侧导航栏单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“spark”，选择执行的队列和数据库。本次演示队列和数据库选择“default”。 下载的文件中包含时间用量等，按表头意义在DLI上创建表，
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