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mongo的链接地址信息 插入数据 sparkSession.sql("insert into test_dds values('3', 'Ann',23)") 查询数据 sparkSession.sql("select * from test_dds").show() 操作结果 通过DataFrame
\"[PROCESS, UDF]\",\n \"input_operators_id\" : [ ]\n } ]\n}" } 为了便于查看返回体信息，我们将stream_graph格式化后如下所示： "jid": "65b6a7b0c1ad95b1722a92b49d2f6eba"
在对应“SQL队列”类型作业的“操作”列，单击“更多”》“重启”。 在“重启队列”界面，选择“确定”完成队列重启 使用UDAF函数。 在查询语句中使用6中创建的UDAF函数: select AvgFilterUDAFDemo(real_stock_rate) AS show_rate
队列管理”，在对应“SQL队列”类型作业的“操作”列，单击“重启”。 在“重启队列”界面，选择“确定”完成队列重启。 验证和使用创建的UDTF函数。 在查询语句中使用6中创建的UDTF函数，如： select mytestsplit('abc:123\;efd:567\;utf:890'); 图13
分钟内没有观测到新纪录，这个窗口将会被关闭。会话时间窗口可以使用事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）。 在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。 time_attr设置为
分钟内没有观测到新纪录，这个窗口将会被关闭。会话时间窗口可以使用事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）。 在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。 time_attr设置为
单击“启动”后，跳转至“作业配置清单”页面。 在“作业配置清单”页面，确认作业信息及价格，如果无误，单击“立即启动”。 作业启动后，可在对应作业的“状态”列中查看运行成功或失败。 停止作业 当用户不需要运行某个作业时，用户可以将状态为“运行中”和“提交中”的作业停止。 在DLI管理控制台的左侧导航栏
例如：obs://桶名/包名。 modules 否 Array of Strings 依赖的系统资源模块名，具体模块名可通过查询组内资源包（废弃）接口查看。 DLI系统提供了用于执行跨源作业的依赖模块，各个不同的服务对应的模块列表如下： CloudTable/MRS HBase:
sparkSession.sql("insert into css_table values(13, 'John'),(22, 'Bob')") 查询数据。 1 2 val dataFrame = sparkSession.sql("select * from css_table") dataFrame
compression = 'zstd')来指定表压缩格式为zstd。 select_statement 否 用于CTAS命令，将源表的select查询结果或某条数据插入到新创建的DLI表中。 示例1：创建DLI非分区表 示例说明：创建名为table1的DLI非分区表，并用STORED A
'12333' or id='11111'").show() 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DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南
compression = 'zstd')来指定表压缩格式为zstd。 select_statement 否 用于CTAS命令，将源表的select查询结果或某条数据插入到新创建的DLI表中。 示例1：创建DLI非分区表 示例说明：创建名为table1的DLI非分区表，并用STORED A
grade.science[1]'), JSON_VAL(message,'$.grade.dddd') from kafkaSource; 查看taskmanager的out文件的输出结果 +I[null, James, [80,85], [80,85], 85, null] 父主题：
grade.science[1]"),JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") from kafkaSource; 查看sink中kafka的topic中的输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80
grade.science[1]"), JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") FROM kafkaSource; 查看输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80,85]","message4":"[80
grade.science[1]"),JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") from kafkaSource; 查看sink中kafka的topic中的输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80
grade.science[1]"), JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") FROM kafkaSource; 查看输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80,85]","message4":"[80
test_hbase values('12345','abc','guiyang',false,null,3,23,2.3,2.34)") 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from test_hbase").show () 返回结果： 通过DataFrame
obs://bucket/checkpoint 编译运行 应用程序开发完成后，参考Flink Jar作业开发基础样例将编译打包的JAR包上传到DLI运行，查看对应OBS路径下是否有相关的数据信息。 父主题： Flink Jar作业开发指南
作业处于运行中状态时，向DIS的source通道发送数据，验证DIS的sink通道能否收到数据。发送和接受都有字节数证明接收到数据。 图5 查看校验结果 JAVA样例代码 DIS Flink Connector相关依赖 <dependency> <groupId>com
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