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json数据类型的数据，输出到日志文件中。 参考增强型跨源连接，根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Kafka的地址测试队列连通
数据保护技术 数据存储安全 为了确保您的个人敏感数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，DLI对用户数据的存储和传输进行加密保护，以防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 数据销毁机制 用户删除DLI队列后，存储在集群上的用户个人敏感数据会随之删除。
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时，会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field，该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下： 对于fields： 创建的Flink作业运行脚本如下：
该字段对应的值作为redis的hash数据类型的value。而当使用map时，会将flink中该字段值的key作为redis的hash数据类型的field，该字段值的value作为redis hash数据类型的value。其具体示例如下： 对于fields： 创建的Flink作业运行脚本如下：
认证证书 合规证书 华为云服务及平台通过了多项国内外权威机构（ISO/SOC/PCI等）的安全合规认证，用户可自行申请下载合规资质证书。 图1 合规证书下载 资源中心 华为云还提供以下资源来帮助用户满足合规性要求，具体请查看资源中心。 图2 资源中心 销售许可证&软件著作权证书
使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用 md5）。 hmac_sha1(binary, key) → varbinary 使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用 sha1）。 hmac_sha256(binary, key) → varbinary 使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用
json数据类型的数据，输出到日志文件中。 参考增强型跨源连接，根据Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Kafka的地址测试队列连通
key-column作为redis的key。redis的hash类型，每个key对应一个hashmap，hashmap的hashkey为源表的字段名，hashvalue为源表的字段值。 connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key
number; 关键字 LIMIT：对查询结果进行限制，number参数仅支持INT类型。 注意事项 所查询的表必须是已经存在的表，否则会出错。 示例 查询表opentsdb_table中的数据。 1 SELECT * FROM opentsdb_table limit 100; 父主题：
此处设置keystore.jks文件的位置以及进入这个文件的密钥。在准备工作中生成的keystore.jks文件需要先放到OBS桶中，然后填入ak和sk以及jks文件的具体位置。最后在“es.net.ssl.keystore.pass”填入进入文件的密钥。 .option("es.net
安全CSS集群的证书，生成的keystore文件在OBS上的地址。 es.net.ssl.keystore.pass 安全CSS集群的证书，生成的keystore文件时的密码。 es.net.ssl.truststore.location 安全CSS集群的证书，生成的truststore文件在OBS上的地址。
大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级运营商数据治理能力，能快速
auth_info_name String 用户安全集群的登录用户名。 user_name String 用户安全集群的登录密码。 certificate_location String 创建时指定的证书OBS路径。 datasource_type String 数据源的类型。 create_time Int
函数说明 MD5(string) 以 32 个十六进制数字的字符串形式返回 string 的 MD5 哈希值；如果字符串为 NULL，则返回 NULL。 SHA1(string) 以 40 个十六进制数字的字符串形式返回 string 的 SHA-1 哈希值；如果字符串为 NULL，则返回
auth_info_name String 用户安全集群的登录用户名。 user_name String 用户安全集群的登录密码。 certificate_location String 创建时指定的证书OBS路径。 datasource_type String 数据源的类型。 create_time Int
sparkSession.sql("drop table css_table"); 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至OBS桶中。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 如果选择Spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交
该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算，当前需要恢复的状态将算法的语句修改成为乘除取余的运算，是无法从checkpoint直接恢复的。 修改“静态流图” 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 修改“单TM所占CU数”参数 支持 对计算资源的修改并没有影响到作业算法或算子的运行逻辑。
流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入，并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入（表示对应 key 的消息被删除）。Flink将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件
原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析
入门实践 我们整理了从队列网络连通、不同类型的作业分析、数据迁移场景的常用开发指南和最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。 表1 DLI常用开发指南与最佳实践 场景 操作指导 描述 Spark SQL作业开发 使用Spark SQL作业分析OBS数据 介绍使用Spark
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