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源创建DStream对接SparkStreaming。 DIS Spark Streaming使用流程如图1所示。 图1 DIS Spark Streaming使用流程 父主题： 使用DIS Spark Streaming下载数据
#已存在的通道名 参照该文件中的test方法，bodySerializeType="protobuf"选取protobuf格式上传。 protobuf_putRecords_sample.py文件中的protobuf_putRecords_test方法中的records为需要上传的数据内容，数据上传格式如下：
Input用于从DIS服务下载数据到Logstash。 DIS Output用于将Logstash中的数据上传到DIS服务。 DIS Logstash Plugin安装流程如图1所示。 图1 安装流程图 父主题： 使用DIS Logstash Plugin上传与下载数据
Channel。 DIS Sink用于将Flume Channel中的数据上传到DIS服务。 DIS Flume Plugin安装流程如图1所示。 图1 DIS Flume Plugin安装流程 父主题： 使用DIS Flume Plugin上传与下载数据
spend 131 ms. 如果使用步骤 2中示例的配置，您可创建/tmp/dis.txt文件，并在此文件中追加内容。则启动Flume之后，追加的每行内容会被Flume读取并通过dis sink插件发动到DIS通道中。 登录DIS控制台，等待2分钟后，查看表2中“streamName”配
卸载DIS Logstash Plugin(可选) 操作步骤 使用PuTTY工具远程登录Logstash所在服务器。 停止Logstash程序。 进入DIS Logstash Plugins插件所在的目录。 cd ${LOGSTASH_HOME} cd logstash-plugins
使用标签过滤资源（通道等） 功能介绍 该接口用于使用标签过滤资源（通道等）。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/stream/resource_instances/action 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
检查项目ID ProjectID表示租户的资源，每个Region都有一个唯一的项目ID。可在页面查看不同Region对应的项目ID值。 父主题： 使用DIS Flink Connector上传与下载数据
是 DIS App名称，用于标识一个消费组，值可以为任意字符串 请根据实际情况配置 auto_offset_reset 否 指定数据从通道中开始消费的位置，支持： earliest：从通道中最早的数据开始消费 latest：从通道中最新的数据开始消费 latest 配置DIS Logstash
确认Logstash已安装并能正常运行。 确认使用的Java版本为1.8.0及以上版本。执行如下命令查看Java版本。 java -version 确认使用的JRuby版本为9.0.0.0及以上版本。执行如下命令查看JRuby版本。 $ bin/jruby -v 检查DIS通道 使用注册账户登录DIS控制台。
检查项目ID ProjectID表示租户的资源，每个Region都有一个唯一的项目ID。可在页面查看不同Region对应的项目ID值。 父主题： 使用DIS Spark Streaming下载数据
卸载Plugin(可选) 操作步骤 使用PuTTY工具远程登录Flume所在服务器。 停止Flume程序。 进入DIS Flume Plugin插件所在的目录。 cd ${FLUME_HOME} cd dis-flume-plugin 卸载DIS Flume Plugin。 dos2unix
DIS数据包上传格式(非原始数据格式)。 json：DIS数据包封装为json格式，满足普通使用。 protobuf：DIS数据包封装为二进制格式，可以减少体积约1/3，在数据量较大的情况下推荐使用此格式。 json 父主题： 使用DIS Flume Plugin上传与下载数据
Connector是数据接入服务（DIS）提供的一个sdk。 DIS Flink Connector支持将DIS作为数据源创建Stream对接Flink。 父主题： 使用DIS Flink Connector上传与下载数据
使用DIS实时分析车辆位置 场景介绍 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）实时采集车辆位置数据并上传到华为云的表格存储服务（CloudTable Service，简称CloudTable）中，用户可以使用CloudTable查询指定车辆在指定时间段的车辆位置。
Streaming Source作业 实际场景中，Flink Streaming作业需要提交在Flink集群上运行，但本次验证只介绍在本地IDE上测试，目的是了解sdk基本使用方法。测试完成后用户可自行创建集（如MRS集群）并提交作业验证。 使用注册账户登录DIS控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。
Flume 确认使用的Java版本为1.8.0及以上版本。执行如下命令查看java版本。 java -version 检查DIS通道 使用注册账户登录DIS控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在左侧列表栏中选择“通道管理”。 确认有通道用于数据上传且通道状态为“运行中”。 检查认证信息
示下载正常。 登录DIS控制台，等待2分钟后，查看表1中“streams”配置的通道的监控。如果显示有数据下载(蓝色线条)，表示DIS Logstash Input运行成功。 验证DIS Logstash Output 使用PuTTY工具远程登录Logstash所在服务器。 启动Logstash程序。
Plugin有在线和离线安装两种方式： 在线安装无需下载插件包，直接连接公网即可安装。 前提条件 已安装PuTTY工具。 安装logstash-input-dis 使用PuTTY工具(或其他终端工具)远程登录Logstash服务器。 进入到Logstash的安装目录。 cd ${LOGSTASH_HOME}
Logstash Plugin有在线和离线安装两种方式： 离线安装需要获取插件包并执行安装脚本。 前提条件 已安装PuTTY工具。 操作步骤 使用PuTTY工具(或其他终端工具)远程登录Logstash服务器。 进入到Logstash的安装目录。 cd ${LOGSTASH_HOME}
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