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读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，并输出到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
手动停止了Flink作业，再次启动时怎样从指定Checkpoint恢复？ 问题现象 在创建Flink作业时开启了Checkpoint，指定了Checkpoint保存的OBS桶。手工停止Flink作业后，再次启动该Flink作业怎样从指定Checkpoint恢复。 解决方案 由于Flink Checkpoint
ROLE：限定后面的rol e_name是一个角色。 USER：限定后面的user_name是一个用户。 注意事项 privilege必须为赋权对象在resource中的已授权限，否则会回收失败。Privilege支持的权限类型可参见数据权限列表。 resource可以是queue、d
ROLE：限定后面的rol e_name是一个角色。 USER：限定后面的user_name是一个用户。 注意事项 privilege必须为赋权对象在resource中的已授权限，否则会回收失败。Privilege支持的权限类型可参见数据权限列表。 resource可以是queue、d
限。 更新DLI委托权限（dli_management_agency） 在DLI控制台左侧导航栏中单击“全局配置 > 服务授权”。 在委托设置页面，按需选择以下场景的权限。 单击权限卡片上的可以查看包含的详细的权限策略。 委托说明如表1所示。 表1 dli_management_agency委托包含的权限
DLI提供删除数据库的接口。您可以使用该接口删除数据库。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 //调用Database对象的deleteDatabase接口删除数据库, //其中Database对象通过调用对象DLIClient的getDatabase(String databaseName)接口获得.
css resources Array of Objects JSON对象列表，填写用户已上传到队列的类型为JSON的资源包名和类型。具体请见表4。 groups Array of Objects JSON对象列表，填写用户组类型资源，格式详见请求示例。如果“resources”
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
说明： 路径同时支持文件和文件夹。 obs://DLI/sampledata.csv 表头:无/有 当“文件格式”为“CSV”时该参数有效。设置导入数据源是否含表头。 选中“高级选项”，勾选“表头:无”前的方框，“表头:无”显示为“表头:有”，表示有表头；取消勾选即为“表头:无”，表示无表头。
服务以您的身份访问DEW服务。 图1 DLI云服务委托 DLI委托 在使用DLI前，为了确保正常使用DLI的功能，建议先进行DLI委托权限设置。 DLI默认提供以下类型的委托：dli_admin_agency、dli_management_agency、dli_data_clea
keytab',\ 'principal' ='krbtest')") 与未开启kerberos认证相比，开启了kerberos认证需要多设置三个参数，如表1所示。 表1 参数说明 参数名称与参数值 参数说明 'krb5conf' = './krb5.conf' krb5.conf的地址。
com/jarname.jar"; String description = "test for sdk"; // 调用DLIClient对象的uploadResources方法上传资源 List<PackageResource> packageResources = client
createQueue(DLIClient client) throws DLIException { //通过调用DLIClient对象的createQueue方法创建队列 String qName = "queueName"; int cu = 16;
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
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。
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"
在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flink作业”，在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。 在“运行参数设置”页签，“UDF Jar”选择创建的程序包，单击“保存”。 选定JAR包以后，SQL里添加UDF声明语句，就可以像普通函数一样使用了。 1
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";
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