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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
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”。
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
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”。
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：
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。
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")
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。
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
改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。 详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 签名SDK只提供签名功能，与服务提供的SDK不同，使用时请注意。 父主题： 如何调用API
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。
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”。
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“步骤4”中，提到将DataFrame数据注册为临时表）。 where where 方法中可传入包含and 和
数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表。 用户可通过管理控制台或SQL语句创建数据库和表，其中SQL语句的操作方法请参见创建数据库、创建OBS表和创建DLI表等。本章节介绍在管理控制台创建数据库和表的操作步骤。 View只能通过SQL语句进行创建，不能通过“创建表”页面进行创建。
Executor获取文件路径的时候，仍然需要使用SparkFiles.get(“filename”)的方式获取。 SparkFiles.get()方法需要spark初始化以后才能调用。 图1 添加其他依赖文件 代码段如下所示 package main.java import org.apache
具体操作请参考SDK V3版本开发指南。 DLI SDK（服务自研）：是DLI服务自行开发的SDK，本手册介绍DLI 自研SDK的使用方法。相关开发包请从华为云DLI 开发工具包（SDK）获取。 Java SDK操作指导请参考Java SDK Python SDK操作指导请参考Python
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”。
"2022-04-02 15:00:00", "case_timestamp_to_date": "2022-04-02 15:00:00"} 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”。
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