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"resources": [ "spark-sdv-app.jar", "wordcount", "wordcount.py" ], "details": [ { "create_time":
nk环境。通过将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突：
Flink 1.12版本有哪些优势？ Flink 1.12新增支持DataGen源表、DWS源表、JDBC源表、MySQL CDC源表、Postgres CDC源表、Redis源表、Upsert Kafka源表、Hbase源表 更多升级Flink 1.12版本的优势请参考Flink 1
系统提示信息，执行成功时，信息为空。 job_id 否 String 返回作业的ID，可用于获取作业状态和作业结果。 job_type 否 String 作业类型。 DDL DCL IMPORT EXPORT QUERY INSERT job_mode 否 String 作业执行模式： async：异步 sync：同步
<encoding>]) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 input 是 STRING类型。 要输入的字符串。 endcoding 否 STRING类型。 指定编码格式，支持GBK或UTF-8等标准编码格式，不输入默认为UTF-8。 返回值说明 返回STRING类型的值。
网络连通性：直接打通DLI与目的数据源的VPC网络实现数据互通。 支持多种数据源：支持DLI与多种数据源的网络连通，例如DWS，RDS，CSS，DCS等数据源。 父主题： 增强型跨源连接类
DLI：DLI内部使用的是列存的Parquet格式，即数据以Parquet格式存储。存储成本较高。 跨源作业可将数据存储在对应的服务中，目前支持CloudTable，CSS，DCS，DDS，DWS，MRS，RDS等。 DLI表与OBS表有什么区别？ DLI表表示数据存储在本服务内部，用户不感知数据存储路径。 OBS
SQL中支持与其他服务的连通。用户可以直接使用SQL从这些服务中读写数据，如DIS、OBS、CloudTable、MRS、RDS、SMN、DCS等。 开源生态 通过对等连接建立与其他VPC的网络连接后，用户可以在DLI的租户独享集群中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输
out_file_name = "D://test-data_result_1" sc = SparkContext("local","wordcount app") sc._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.obs.access.key", "myak")
系统提示信息，执行成功时，该值为空。 job_id String 作业ID。可通过提交SQL作业（推荐）获取。 job_type String 作业类型。包含DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY、INSERT、DATA_MIGRATION、UPDATE、DELETE、RESTART_QUEUE、SCALE_QUEUE。
全集群。 Kafka_SSL类型的跨源认证：适用于开启SSL的Kafka。 Password类型的跨源认证：适用于DWS、RDS、DDS、DCS数据源。 跨源认证类型 DLI支持四种类型的跨源认证，不同的数据源按需选择相应的认证类型。 CSS类型跨源认证：适用于“6.5.4”及以
action.compact.strategy. LogFileSizeBasedCompactionStrategy hoodie.compaction.target.io LogFileSizeBasedCompactionStrategy的压缩运行期间要花费的MB量。当压缩以内联模式运行时，此值有助于限制摄取延迟。
message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_type 否 String 作业类型。包含DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY、INSERT。 请求示例 检查SQL语句“select * from t1”的语法。 {
执行该作业的用户名。 类型 作业的类型，包括如下。 IMPORT：导入数据到DLI的作业。 EXPORT：从DLI导出数据的作业。 DCL：包括传统DCL，以及队列权限相关的操作。 DDL：与传统DDL操作一致，即创建和删除数据库，创建和删除表的作业。 QUERY：执行SQL查询数据的作业。
"is_success": true, "message": "", "job_id": "85798b38-ae44-48eb-bb90-7cf0dcdafe7b", "status": "RUNNING", "sub_job_id": 0, "progress":
系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 否 String 作业ID。 job_type 否 String 作业类型，包含DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY、INSERT、DATA_MIGRATION、UPDATE、DELETE、RESTART_QUEUE、SCALE_QUEUE。
系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 否 String 作业ID。 job_type 否 String 作业类型，包含DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY、INSERT。 目前仅支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。 row_count 否 Integer
API支持的常用方法签名： int getRow() boolean isClosed() boolean next() void close() int findColumn(String columnLabel) boolean wasNull() get系列方法 DatabaseMetaData API支持的常用方法签名
一个可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存
据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase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。
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