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运行失败且超过1分钟(日志转储周期1分钟)，会在application_xx下生成运行日志。 另外，由于DLI服务端已经内置了Flink的依赖包，并且基于开源社区版本做了安全加固。
sparkSession = SparkSession.builder.appName("Test_HBase_SparkSql_Kerberos").getOrCreate() sc = sparkSession.sparkContext time.sleep(10
p=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36" "2.75"] 父主题： Format
Append：如果已经存在数据，则追加保存。 Ignore：如果已经存在数据，则不做操作。这类似于SQL中的“如果不存在则创建表”。
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val spark = SparkSession.builder().appName("mongodbTest").getOrCreate() // Set the connection configuration parameters.
Elasticsearch结果表根据是否定义了主键确定是在upsert模式还是在append模式下工作。 如果定义了主键，Elasticsearch Sink将在upsert模式下工作，该模式可以消费包含UPDATE和DELETE的消息。
LogAppendTime：消息被添加到Kafka Broker的时间。 其书写方式请参考示例1。 示例（适用于Kafka集群未开启SASL_SSL场景） 示例1：读取Kafka的元信息列，输出到Print sink中。
可调整为 COUNT(DISTINCT user_id) FILTER(WHERE flag IN ('android', 'iphone')) AS app_uv 维表join优化 维表join根据左表进入的每条记录join关联键，先在缓存中匹配，如果匹配不到，则从远程拉取。
org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.sql.SaveMode; 创建会话 1 2 3 SparkContext sparkContext = new SparkContext(new SparkConf().setAppName
connector.index 是 Elasticsearch的索引名 connector.document-type 是 Elasticsearch的type名称 当版本为7时，由于elasticsearch使用默认的_doc类型，因此该属性无效 update-mode 是 sink的写入类型，支持append
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curator-recipes-2.13.0.jar jetty-util-ajax-9.4.41.v20210516.jar scala-collection-compat_2.12-2.1.1.jar datanucleus-api-jdo-4.2.4.jar jetty-webapp
LogAppendTime：消息被添加到Kafka Broker的时间。 消息键（Key）与消息体（Value）的格式 Kafka消息的消息键和消息体部分都可以使用某种格式来序列化或反序列化成二进制数据。
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percentlie_approx percentile_approx (colname,DOUBLE p) DOUBLE或ARRAY 计算近似百分位数，适用于大数据量。先对指定列升序排列，然后取第p位百分数对应的值。 pi pi() DOUBLE 返回pi的值。
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