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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。
使用returnType可以选择不同的类型，支持以下类型： VARCHAR / STRING BOOLEAN INTEGER DOUBLE 对于空路径表达式或错误，可以定义为返回null、报错或返回定义的默认值。
(FutureTask.java:266) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor
表5 错误码 错误码 错误信息 DLI.0015 Token info for token is null, return. DLI.0013 X-Auth-Token is not defined in request. It is mandatory.
list_all_queues(dli_client): try: queues = dli_client.list_queues() except DliException as e: print(e) return
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。
TableName：CloudTable中的表名，在保存时如果没有表名，系统会自动创建。
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 参数名称 是否必选 参数类型 说明 id 否 Long 扩缩容计划的ID编号。
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。
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
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, StringType, LongType, DoubleType
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。
dli_client = DliClient(auth_mode=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
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。 update_time 否 Long 批处理作业的更新时间。
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, IntegerType,
通过DataFrame API 访问 import相关依赖 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType
password); LOG.info("connect successfully"); } catch (Exception e) { LOG.error(String.valueOf(e)); } return
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