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建数据库和表中创建的表名，即为“testdlitable”。 导入前清空数据 选择导入前是否清空目的表的数据。当前示例选择为“否”。 如果设置为是，任务启动前会清除目标表中数据。 详细的参数配置可以参考：CDM配置DLI目的端参数。 单击“下一步”，进入到字段映射界面，CDM会自动匹配源和目的字段。
nt 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。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-
在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flink作业”，在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。 在“运行参数设置”页签，“UDF Jar”选择创建的程序包，单击“保存”。 选定JAR包以后，SQL里添加UDF声明语句，就可以像普通函数一样使用了。 1
StructField("value", DoubleType())]) 设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([("aaa", "abc",
\"age\":\"23\"}")); Dataset<Row> dataFrame = sqlContext.read().json(javaRDD); 设置连接参数 String url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin";
sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-mongo").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 5 6 url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin"
登录DEW管理控制台 选择“凭据管理”，进入“凭据管理”页面。 单击“创建凭据”。配置凭据基本信息 DLI Spark jar作业编辑界面设置作业参数。 Spark参数： spark.hadoop.fs.obs.bucket.USER_BUCKET_NAME.dew.access
在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flink作业”，在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。 在“运行参数设置”页签，“UDF Jar”选择创建的程序包，单击“保存”。 选定JAR包以后，SQL里添加UDF声明语句，就可以像普通函数一样使用了。 1
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“1.15”，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，
cu_number 否 Integer 用户为作业选择的CU数量。默认值为“2”。 parallel_number 否 Integer 用户设置的作业并行数目。默认值为“1”。 checkpoint_enabled 否 Boolean 是否开启作业自动快照功能。 开启：true 关闭：false
10:10:00 cookie2 2015-04-10 11:00:00 url77 2015-04-10 10:50:01 说明：因为没有设置默认值，当没有上两行时显示为NULL。 示例2： SELECT cookieid, createtime, url, LAG(createtime
登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“跨源管理”，在跨源管理界面，单击“增强型跨源”，单击“创建”。 在增强型跨源创建界面，配置具体的跨源连接参数。具体参考如下。 连接名称：设置具体的增强型跨源名称。本示例输入为：dli_kafka。 弹性资源池：选择步骤1：创建队列中已经创建的队列。 虚拟私有云：选择Kafka的虚拟私有云。
sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-redis").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 host = "192.168.4.199" port = "6379" table = "person" auth
在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flink作业”，在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。 在“运行参数设置”页签，“UDF Jar”选择创建的程序包，单击“保存”。 选定JAR包以后，SQL里添加UDF声明语句，就可以像普通函数一样使用了。 1
com/artifactory/api/pypi/cbu-pypi-public/simple 内容复制到基础镜像中 USER omm 其中，主要包含了以下步骤： 设置pip的可用仓库地址。 使用pip3安装tensorflow算法包。 将安装了算法包的临时镜像builder里的内容复制到基础镜像中（这一
/v1.0/{project_id}/jobs/submit-job，SQL语句调用 dli:table:showPartitions √ × 设置表配置 POST /v1.0/{project_id}/jobs/submit-job，SQL语句调用 dli:table:alterTableSetProperties
percentage)→array<[same as x]> 描述：按照百分比percentage，返回所有x输入值的近似百分位数。每一项的权重值为w且必须为正数。x设置有效的百分位。percentage的值必须在0到1之间，并且所有输入行必须为常量。 select approx_percentile(x,
入CSV及JSON类型数据时可指定。 bad_records_path 否 String 作业执行过程中的bad records存储目录。设置该配置项后，bad records不会导入到目标表。 timestamp_format 否 String 指定特定的时间格式，默认为“yyyy-MM-dd
建议为streaming-source.monitor-interval（最新分区作为临时表）或 lookup.join.cache.ttl（所有分区作为临时表）设置一个相对较大的值。否则，作业容易出现性能问题，避免表更新和重新加载过于频繁。 缓存刷新需加载整个Hive表。无法区分新数据和旧数据。 参数说明
t 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。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 >
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