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StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession
IntegerType, StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession
resource_name String 资源名。 status String "UPLOADING"表示正在上传。 "READY"表示资源包已上传。 "FAILED"表示资源包上传失败。 underlying_name String 资源包在队列中的名字。 owner String 资源包拥有者。
"2020-06-02 13:34:28" }, "status": "job_submit_fail" } ], "msg_confirm_topic": "hw/events/messages/dli/message/confirm"
当“log_enabled”为“true”时, 用户授权保存作业日志的OBS桶名。 smn_topic 否 String 当作业异常时，向该SMN主题推送告警信息。 main_class 否 String 作业入口类。 entrypoint_args 否 String 作业入口类参数，多个参数之间空格分隔。
IntegerType, StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession
LoggerFactory.getLogger(DataGen2FileSystemSink.class); public static void main(String[] args) { ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
'topic' = 'TOPIC', 'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaIP:PROT,KafkaIP:PROT,KafkaIP:PROT', 'properties.group.id' = 'GroupId', 'scan.startup
按钮，即可完成作业周期调度配置。 了解更多作业调度设置请参考调度作业。 相关操作 设置作业监控 DataArts Studio提供了对批处理作业的状态进行监控的能力。 批作业是由一个或多个节点组成的流水线，以流水线作为一个整体被调度。 您可以在 DataArts 左侧导航栏 “作业监控 > 批作业监控”
import org.apache.spark.sql.SparkSession object Test_SQL_RDS { def main(args: Array[String]): Unit = { // Create a SparkSession session
当data-type设置为“sorted-set”数据类型的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。 枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null
import org.apache.spark.sql.SparkSession object Test_OpenTSDB_CT { def main(args: Array[String]): Unit = { // Create a SparkSession session
StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession
当data-type设置为“sorted-set”数据类型的默认score。 deserialize-error-policy 否 fail-job Enum 数据解析失败时的处理方式。 枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null
错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 表6 错误码 错误码 错误信息 DLI.0001 user input validation failed, object_type sql or saprk is not supported now 父主题： 权限相关API
StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession
SELECT 2||ARRAY[1];-- [2, 1] array_contains(x, element) → boolean 描述：如果数组x中包含element，则返回true。 select array_contains (array[1,2,3,34,4],4); -- true
kind：资源包类型，当前支持的包类型分别为： jar：用户jar文件 pyfile：用户Python文件 file：用户文件 modelfile：用户AI模型文件 obs_jar_paths：对应资源包的OBS路径，参数构成为：{bucketName}.{obs域名}/{jarPath}/{jarName}。
"Submit restart job success, it need some time to cancel jobs, please wait for a while and check job status", "job_id": "d90396c7-3a25-494
cer），keytool工具还有其他参数，可根据需求设置。 打开cmd，输入下列命令生成含有一个私钥的keystore文件。 keytool -genkeypair -alias certificatekey -keyalg RSA -keystore transport-keystore.jks
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