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创建source流从HBase中获取数据，作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。DLI可以从HBase中读取数据，用于过滤分析、数据转储等场景。
Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.ru
') -- '[1,2]' JSON_STRING(ARRAY[1, 2]) JSON_VALUE(jsonValue, path [RETURNING <dataType>] [ { NULL | ERROR | DEFAULT <defaultExpr> } ON EMPTY ]
list_queues() except DliException as e: print(e) return for queue in queues: print(queue.name) 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python
参数类型 说明 is_success 否 Boolean 请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 否 String 当“force”为“true”时返回的job_id。 queue_name
DLI将作业的输出数据输出到HBase中。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。HBase支持消息数据、报表
风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField
DLI将作业的输出数据输出到HBase中。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。HBase支持消息数据、报表
参数类型 说明 is_success 否 Boolean 请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 plans 否 Array of Objects 定时扩缩容计划信息。具体请参考表3。 表3 plans参数
风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField
auth_mode, region=region, project_id=project_id,ak=ak, sk=sk) return dli_client 参数说明与获取方式 参数说明 ak：账号 Access Key sk：账号 Secret Access Key
请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 queue_name 否 String 新增队列的名称。 说明： 队列名称不区分大小写，系统会自动转换为小写。 请求示例 创建一个名称为queue1的通用类型的专属队
在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 通过DataFrame API 访问 import相关依赖 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField
者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 通过DataFrame API 访问 import相关依赖 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField
Flink Jar作业设置backend为OBS，报错不支持OBS文件系统 问题现象 客户执行Flink Jar作业，通过设置checkpoint存储在OBS桶中，作业一直提交失败，并伴有报错提交日志，提示OBS桶名不合法。 原因分析 确认OBS桶名是否正确。 确认所用AKSK是否有权限。
故障恢复 系统级故障恢复 DLI系统采用存算分离的架构，计算集群基于K8s资源调度和故障切换机制，在系统故障时，支持自动故障恢复。 作业级故障恢复 Flink、Spark作业支持配置自动重启恢复机制，在开启自动重启功能后，当作业出现异常时将自动重启恢复作业。 父主题： 安全
批处理作业所在队列。 image 否 String 自定义镜像。格式为：组织名/镜像名:镜像版本。 当用户设置“feature”为“custom”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用自定义的Spark镜像。 req_body 否 String 请求参数详情。
} LOG.debug(result); return result; } else { return "{}"; } } public static void main(String[]
} LOG.debug(result); return result; } else { return "{}"; } } public static void main(String[]
风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField
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