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table_name。 user Oracle用户名。 password Oracle用户名密码。 resource Oracle驱动包的OBS路径。 例如：obs://rest-authinfo/tools/oracle/driver/ojdbc6.jar resource中定义的driver
否 String 委托版本信息。 current_roles 否 Array of Strings 角色。目前只支持： obs_adm：DLI获得访问和使用OBS的委托权限。 dis_adm：访问和使用DIS数据源，需要获得访问和使用DIS（数据接入服务）DIS Administrator权限。
式的文件数据导入。 MAP数据类型建表必须指定schema，且不支持date、short、timestamp数据类型。 对于JSON格式OBS表，MAP的键类型只支持STRING类型。 由于MAP类型的键不能为NULL，MAP键不支持对插入数据进行可能出现NULL值类型之间的隐式
tablelocation Hudi表的存储路径 示例 run archivelog on h1; run archivelog on "obs://bucket/path/h1"; 注意事项 首先需要执行clean命令，在clean命令清理了历史的数据文件后，Timeline上与
结果表中的功能。 dli-spark-demo：开发Spark作业时的样例代码参考。具体如下： “dli-spark-demo-obs”读取和写入OBS数据。 “dli-spark-demo-redis”读取和写入Redis数据。 dli-pyspark-demo：使用Pytho
ROLE：限定后面的role_name是一个角色。 USER：限定后面的user_name是一个用户。 注意事项 privilege必须是可授权限中的一种。且如果赋权对象在resource或上一级resource上已经有对应权限时，则会赋权失败。Privilege支持的权限类型可参见数据权限列表。 reso
parquet options(path=’obs://bucket/path/parquet_dataset/*.parquet’); # CTAS创建hudi表 create table hudi_tbl using hudi location 'obs://bucket/path/hudi_tbl/'
nt avro的形式写入作为sink的topic中 根据kafka和ecs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和ecs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-
StructField("value", DoubleType())]) 设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([("aaa", "abc",
\"age\":\"23\"}")); Dataset<Row> dataFrame = sqlContext.read().json(javaRDD); 设置连接参数 String url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin";
" partitioned by(start_year, class)\n" + " location 'obs://bucket_name/path/deltaTest1012'"; spark.sql(sql_create); String
0001 参数校验错误。 400 DLI.0002 对象不存在。 400 DLI.0003 SQL权限校验未通过。 400 DLI.0004 SQL语法解析错误。 400 DLI.0005 SQL语义解析错误。 400 DLI.0006 对象已存在错误。 400 DLI.0007 不支持该操作。
anner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。
创建Flink自定义作业。 接口相关信息 URI格式：POST /v1.0/{project_id}/streaming/flink-jobs {project_id}信息请从获取项目ID获取。 请求参数说明详情，请参见创建数据库（废弃）。 请求示例 描述：在项目ID为48cc2
参数名称 是否必选 参数类型 说明 jobs 是 Array of Objects 作业信息列表。具体请参考表3。 msg_confirm_topic 否 String 消息确认topic。 message_id 是 String 消息id。 表3 jobs参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
anner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。
10:10:00 cookie2 2015-04-10 11:00:00 url77 2015-04-10 10:50:01 说明：因为没有设置默认值，当没有上两行时显示为NULL。 示例2： SELECT cookieid, createtime, url, LAG(createtime
=> 'obs://bucket/path/hudi_mor/dt=2021-08-28/.*?log.*?'); call show_logfile_records(table => 'hudi_mor', log_file_path_pattern => 'obs://bu
job_ids.add(jobId); job_ids.add(jobId2); GetFlinkJobsMetricsBody body = new GetFlinkJobsMetricsBody(); body.jobIds(job_ids); QueryF
sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-mongo").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 5 6 url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin"
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