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单击右上方登录的用户名，在下拉列表中选择“统一身份认证”。 在左侧导航栏中，单击“委托”。 在“委托”页面，单击“创建委托”。 在“创建委托”页面，设置如下参数： 委托名称：按需填写，例如“dli_obs_agency_access”。 委托类型：选择“云服务”。 云服务：（“委托类型”选
读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，并输出到print中。 根据kafka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-->测试
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。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 create table printSink
读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，并输出到print中。 根据kafka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-->测试
连接，请指定为集群“内网访问地址”或“内网访问域名”。如果通过弹性负载均衡连接，请指定为“弹性负载均衡地址”。 dbadmin：创建集群时设置的默认管理员用户名。 -W：默认管理员用户的密码。 在命令行窗口输入以下命令创建数据库“testdwsdb”。 CREATE DATABASE
序列化的字节序列。 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka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 > 测试地址连通性
读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，并输出到print中。 根据kafka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 > 测试地址连通性
内容也将作为该分区的记录。 您需要保证该分区目录下所有文件类型和文件内容与表的字段一致，否则查询将报错。 您可以在建表语句OPTIONS中设置“multiLevelDirEnable”为true以查询子目录下的内容，此参数默认值为false（注意，此配置项为表属性，请谨慎配置。Hive表不支持此配置项)。
内容也将作为该分区的记录。 您需要保证该分区目录下所有文件类型和文件内容与表的字段一致，否则查询将报错。 您可以在建表语句OPTIONS中设置“multiLevelDirEnable”为true以查询子目录下的内容，此参数默认值为false（注意，此配置项为表属性，请谨慎配置。Hive表不支持此配置项)。
服务以您的身份访问DEW服务。 图1 DLI云服务委托 DLI委托 在使用DLI前，为了确保正常使用DLI的功能，建议先进行DLI委托权限设置。 DLI默认提供以下类型的委托：dli_admin_agency、dli_management_agency、dli_data_clea
keytab',\ 'principal' ='krbtest')") 与未开启kerberos认证相比，开启了kerberos认证需要多设置三个参数，如表1所示。 表1 参数说明 参数名称与参数值 参数说明 'krb5conf' = './krb5.conf' krb5.conf的地址。
说明： 路径同时支持文件和文件夹。 obs://DLI/sampledata.csv 表头:无/有 当“文件格式”为“CSV”时该参数有效。设置导入数据源是否含表头。 选中“高级选项”，勾选“表头:无”前的方框，“表头:无”显示为“表头:有”，表示有表头；取消勾选即为“表头:无”，表示无表头。
业结果文件的场景，即不需要旧的作业结果的场景。 结果条数 否 指定导出的结果条数。 不填写数值或数值为“0”时，导出全部结果。 表头 否 设置导出查询结果数据是否含表头。 导出作业结果到本地 异步DDL和QUERY语句支持将结果下载到本地。下载到本地默认仅支持下载1000条数据。
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
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
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-
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";
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