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登录DLI管理控制台，在左侧导航栏单击“跨源管理”，在跨源管理界面，单击“增强型跨源”，单击“创建”。 在增强型跨源创建界面，配置具体的跨源连接参数。具体参考如下。 连接名称：设置具体的增强型跨源名称。本示例输入为：dli_kafka。 弹性资源池：选择步骤1：创建队列中已经创建的队列名称。（未添加至资源池的队列，请直接选择队列名称。）
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
将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突： 仅Flink
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
Flink版本。当用户设置“feature”为“basic”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用的DLI基础Flink镜像的版本。 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“
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
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
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"
增强型跨源连接需要使用VPC、子网、路由、对等连接功能，因此需要获得VPC（虚拟私有云）的VPC Administrator权限。 可在服务授权中进行设置。 使用DLI增强型跨源时，弹性资源池/队列的网段与数据源网段不能重合。 访问跨源表需要使用已经创建跨源连接的队列。 跨源表不支持Preview预览功能。
“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
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
UpsertKafka 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试
UpsertKafka 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试
ALTER_TABLE_RECOVER_PARTITION 恢复表分区 √ × √ √ ALTER_TABLE_SET_LOCATION 设置分区路径 √ × √ √ GRANT_PRIVILEGE 表的赋权 √ × √ √ REVOKE_PRIVILEGE 表权限的回收 √ ×
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
“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”。 smn_topic 否 String
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
enterprise_project_id 否 String 企业项目ID。 "0”表示default，即默认的企业项目。 说明： 开通了企业管理服务的用户可设置该参数绑定指定的项目。 resource_type 否 String 资源类型。 vm：ecf集群 container：容器化集群（k8s）
STRUCT 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列> 找到作业的所属队列> 更多> 测试地址连通性
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