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Jar作业，您需要在代码中开启Checkpoint，同时如果有自定义的状态需要保存，您还需要实现ListCheckpointed接口，并为每个算子设置唯一ID。然后在作业配置中，勾选“从Checkpoint恢复”，并准确配置Checkpoint路径。 图2 开启Checkpoint Flink
ink Jar写入数据到OBS开发指南。 Flink 1.15 Jar 程序，采用反向类加载机制（child-first），可通过优化参数设置某些依赖包由父类加载器加载：parent.first.classloader.jars=test1.jar,test2.jar Flink
// 设置两次checkpoint的最小间隔时间 env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(60000); // 设置checkpoint超时时间
mysql.jdbc.Driver" 参数说明请参考表1。 设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(123, "Katie", 19)]) 设置schema 1 2 3 schema = StructTy
user_id 否 String 用户ID。 user_name 否 String 用户名。 is_sensitive 否 Boolean 是否设置为敏感变量。 create_time 否 Long 创建时间。 update_time 否 Long 更新时间。 请求示例 无 响应示例 {
息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9
在“程序包管理”页面，单击右上角的“创建”创建程序包。 在“创建程序包”对话框，配置以下参数。 包类型：选择“JAR”。 OBS路径：程序包所在的OBS路径。 分组设置和组名称根据情况选择设置，方便后续识别和管理程序包。 单击“确定”，完成创建程序包。 创建UDF函数。 登录DLI管理控制台，单击“SQL编辑器”，执
0/16 创建安全组 登录VPC管理控制台，进入安全组列表页面。 在安全组列表右上方，单击“创建安全组”。 进入“创建安全组”页面。根据界面提示，设置安全组参数。 具体参数说明请参考创建安全组。 请确保安全组需要对DLI弹性资源池网段放通TCP的8998和30000-32767端口。 步骤3：创建增强型跨源连接
nable和compression。 multiLevelDirEnable：本例设置为true，表示查询该表时会迭代读取表路径中的所有文件和子目录文件，若不需要此项配置可以设置为false或不设置（默认为false）； compression：当创建的OBS表需要压缩时，可以使
登录数据湖探索管理控制台，选择“SQL作业”，在要修改的作业所在行的“操作”列，单击“编辑”进入SQL编辑器界面。 在SQL编辑器界面，单击“设置”，在“配置项”尝试添加以下几个Spark参数进行解决。 参数项如下，冒号前是配置项，冒号后是配置项的值。 spark.sql.enableToString:false
= true ); 示例6：创建textfile格式的非分区表，并设置ROW FORMAT 示例说明：本例创建名为table4的textfile类型的非分区表，并设置ROW FORMAT相关格式（ROW FORMAT功能只支持textfile类型的表）。
自定义函数相关语法 创建函数 删除函数 显示函数详情 显示所有函数 数据多版本相关语法 创建OBS表时开启数据多版本 修改表时开启或关闭数据多版本 设置多版本备份数据保留周期 查看多版本备份数据 恢复多版本备份数据 配置多版本过期数据回收站 清理多版本数据
字符串函数 表1 字符串函数 函数 返回类型 描述 string1 || string2 STRING 返回两个字符串的拼接 CHAR_LENGTH(string) CHARACTER_LENGTH(string) INT 返回字符串中的字符数量 UPPER(string) STRING
字符串函数 表1 字符串函数 函数 返回类型 描述 string1 || string2 STRING 返回两个字符串的拼接 CHAR_LENGTH(string) CHARACTER_LENGTH(string) INT 返回字符串中的字符数量 UPPER(string) STRING
order01 INCLUDING PROPERTIES; 创建表orders_like02，它将包含表order02定义的列，并将表的存储格式设置为‘TEXTFILE’ CREATE TABLE orders_like02 like order02 STORED AS TEXTFILE;
driver = "org.postgresql.Driver" 设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(1, "Katie", 19)]) 设置schema 1 2 3 schema = StructType([StructField("id"
创建包含SELECT查询结果的新表。 使用CREATE TABLE创建空表。 使用IF NOT EXISTS子句时，如果表已经存在则不会报错。 可选WITH子句可用于设置新创建的表的属性，如表的存储位置（location）、是不是外表（external）等。 示例 用指定列的查询结果创建新表orders_column_aliased：
不填写，则使用默认的spark组件版本号2.3.2。 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。关
随导出创建指定路径：指定的导出目录必须不存在，如果指定目录已经存在，系统将返回错误信息，无法执行导出操作。 覆盖指定路径：在指定目录下新建文件，会删除已有文件。 表头:无/有 设置导出数据是否含表头。 单击“确定”即可导出数据。 （可选）您可以在“作业管理”>“SQL作业”页面查看导出作业的“状态”、“执行语句”等信息。
“show_detail”为“true”时独有。 最小值：2 最大值：400 默认为“2”。 parallel_number 否 Integer 用户设置的作业并行数。 “show_detail”为“true”时独有。 最小值：1 最大值：2000 默认为“1”。 restart_when_exception
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