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查询所有作业 功能介绍 该API用于查询当前project下的所有作业的信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_id}/jobs 参数说明 表1 URI 参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 project_id
appId 否 String 批处理作业的后台app id。 log 否 Array of Strings 显示当前批处理作业的最后10条记录。 sc_type 否 String 计算资源类型。用户自定义时返回CUSTOMIZED。
编辑.bashrc或.profile文件，添加以下行： export JAVA_HOME=/usr/local/jdk-1.8.0_261 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 执行以下命令应用环境变量。
", "status": "READY", "underlying_name": "987e208d-d46e-4475-a8c0-a62f0275750b_spark-sdv-app.jar" },
Accept 是 默认值application/json。 Content-Type 是 指定类型为application/json。 charset 是 指定编码格式为utf8。 请求参数如表3所示。
sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-redis").getOrCreate() # Set cross-source connection parameters.
org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog") .config("spark.sql.extensions", "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension") .appName
目前支持：deflate、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前，Avro schema 通常是从 table schema 中推导而来。尚不支持显式定义 Avro schema。因此，下表列出了从 Flink 类型到 Avro 类型的类型映射。
es.mapping.id 指定一个字段，其值作为es中Document的id。 说明： 相同/index/type下的Document id是唯一的。如果作为Document id的字段存在重复值，则在执行插入es时，重复id的Document将会被覆盖。
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
applicant_project_id 否 String 授权的项目ID。 privileges 否 Array of Strings 授权操作信息。
2021-03-24 16:06:06 200 180 2021-03-24 16:10:06 0001 Alice 330106 202103251202020001 miniAppShop 2021-03-25 12:02:02 60 60 2021-03-25 12:03
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”。
Body： { "paths": [ "https://test.obs.xxx.com/txr_test/jars/spark-sdv-app.jar" ], "kind": "jar", "group": "gatk",
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”。
编辑.bashrc或.profile文件，添加以下行： export JAVA_HOME=/usr/local/jdk-1.8.0_261 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 执行以下命令应用环境变量。
编辑.bashrc或.profile文件，添加以下行： export JAVA_HOME=/usr/local/jdk-1.8.0_261 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 执行以下命令应用环境变量。
version>2.3.2</version> </dependency> import相关依赖包 1 import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder().appName
StructType, StructField, StringType, LongType, DoubleType from pyspark.sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName
bucketed_by = ARRAY['corderkey', 'corderstatus'], sorted_by = ARRAY['corderkey', 'corderstatus'], bucket_count = 16, orc_compress = 'SNAPPY
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