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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.
stripMargin).collect().foreach(println) 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至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.
关闭：false 默认：false obs_bucket 否 String 当“log_enabled”为“true”时，用户授权保存日志的OBS桶名。 smn_topic 否 String 当作业异常时，向该SMN主题推送告警信息。 main_class 否 String 作业入口类。
下载到本地：异步DDL和QUERY语句支持将结果下载到本地。具体操作请见导出作业结果到本地。 查看结果：查看作业运行结果。 导出结果：将作业运行结果导出至用户创建的OBS桶中。 EXPORT作业除上述操作外，还包括： 立即下载 归档日志：将作业日志保存到系统创建的DLI临时OBS数据桶中。 说明： defa
sparkSession.sql("select * from test_dds").show() 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至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.
from dli_to_rds") jdbcDF_after.show() 操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至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。 创建Spark作业完成后，在控制台单击右上角“执行”提交
out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取.out文件查看结果日志。
data_path 否 String 新增OBS表数据的存储路径，必须是OBS的路径。 说明： OBS表必选参数。 data_path配置的OBS桶路径不建议为根目录，否则清空表数据的时候，就会把根目录内的数据全部清除，导致数据丢失。 with_column_header 否 Boolean
sql("select * from dli_to_dws").show() 操作结果 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至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.
out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取.out文件查看结果日志。
format("opentsdb").options(map.toMap).load().show() 返回结果： 提交Spark作业 将写好的代码生成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.
单击编辑窗口右上角“设置”，可配置参数。 通过配置“spark.sql.shuffle.partitions”参数可以设置非DLI表在OBS桶中插入的文件个数，同时，为了避免数据倾斜，在INSERT语句后可加上“distribute by rand()”，可以增加处理作业的并发量。例如：
option("password", password) .load() 操作结果 提交Spark作业 将写好的代码生成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。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考
sql("select * from testhbase").show(); 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至OBS桶中。 如果MRS集群开启了Kerberos认证，创建Spark作业时需要将krb5.conf和user.keytab文件添加到作业的依赖
仅支持导入位于OBS路径上的原始数据。 不建议对同一张表并发导入数据，因为有一定概率发生并发冲突，导致导入失败。 导入数据时只能指定一个路径，路径中不能包含逗号。 当OBS桶目录下有文件夹和文件同名时，导入数据会优先指向该路径下的文件而非文件夹。 导入PARQUET、ORC及JSON类型数据时，必须指定DAT
out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取.out文件查看结果日志。
out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取.out文件查看结果日志。
nodes).load() dataFrameR.show() 插入数据前： 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码生成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.
Spark应用Executor的个数。该配置项会替换sc_type中对应的默认参数。 obs_bucket 否 String 保存Spark作业的obs桶名，需要保存作业时配置该参数。 auto_recovery 否 Boolean 是否开启重试功能，如果开启，可在Spark作业异常失败后自动重试。默认值为“false”。
id、location、city：限定了长度，插入数据时须按长度给定数据值，否则查询时会发生编码格式错误。 操作结果； 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至OBS桶中。 如果MRS集群开启了Kerberos认证，创建Spark作业时需要将krb5.conf和user.keytab文件添加到作业的其他
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