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'batch.size.bytes'= '1mb', 'es.nodes.wan.only' = 'true', 'es.mapping.id' = 'FIELDNAME'); 关键字 表1 CREATE TABLE关键字说明 参数 描述 es.nodes CSS的
0" 200 5316 "https://domain.com/?p=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36"
sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-dws").getOrCreate() 通过DataFrame API访问数据源 连接参数配置 1 2
202103241606060001 appShop 2021-03-24 16:06:06 200 180 2021-03-24 16:10:06 0001 Alice 330106 202103251202020001 miniAppShop 2021-03-25 12:02:02
mp' TBLPROPERTIES (orc_bloom_filter_fpp = 0.3, orc_compress = 'SNAPPY', orc_compress_size = 6710422, orc_bloom_filter_columns = 'corderstatus
命令，以删除该表中不再引用且在保留期阈值之前创建的数据文件。 VACUUM delta_table0; VACUUM delta_table0 RETAIN 168 HOURS;--单位只支持HOURS 优化Delta表 为了提高查询速度，Delta Lake支持优化数据在存储中的布局，这会将许多较小的文件压缩为较大的文件。
DROPMALFORMED：选择DROPMALFORMED模式时，如果某一列数据类型与目标表列数据类型不匹配，则不导入该行数据。 FAILFAST：选择FAILFAST模式时，如果某一列类型不匹配，则会抛出异常，导入失败。 模式设置可通过在OPTIONS中添加 OPTIONS('MOD
SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-dws").getOrCreate(); 通过SQL API 访问数据源 创建DLI跨源访问DWS的关联表，填写连接参数。
sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-opentsdb").getOrCreate() 创建DLI跨源访问 OpenTSDB的关联表 1 2
MetaException(message:Permission denied for resource: databases.xxx,action:SPARK_APP_ACCESS_META) 解决方案 需要给执行作业的用户赋数据库的操作权限，具体操作参考如下： 在DLI管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。
or code.test.com:443 Content-Type 消息体的类型（格式），默认取值为“application/json”，有其他取值时会在具体接口中专门说明。 是 application/json Content-Length 请求body长度，单位为Byte。 POST/PUT请求必填。
extensions", "org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension") .appName("HudiIncrementalReadDemo") .getOrCreate(); // 1. 通过Spark
atalog.default_database.sink_table], fields=[name, num])\",\n \"chain_operators_id\" : [ \"0a448493b4782967b150582570326227\" ],\n \"inputs\"
spark.sql.SparkSession; 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-opentsdb").getOrCreate(); 通过SQL API 访问 创建DLI跨源访问MRS
out_file_name = "D://test-data_result_1" sc = SparkContext("local","wordcount app") sc._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.obs.access.key", "myak") sc._jsc
clusterId 集群id readVersion 为执行写操作而读取的表的版本 isolationLevel 隔离级别 isBlindAppend 是否追加数据 operationMetrics 操作的度量（例如，修改的文件数、行数、字节数等信息） engineInfo Spark和Delta版本信息
main(args:Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder .appName("SparkTest") .getOrCreate() // driver 获取上传文件 println(SparkFiles
如果JDBC结果表定义了主键，则连接器以upsert模式运行，否则，连接器以Append模式运行。 upsert模式：Flink会根据主键插入新行或更新现有行，Flink可以通过这种方式保证幂等性。为保证输出结果符合预期，建议为表定义主键。 Append模式：Flink 会将所有记录解释为INSERT
upsert 模式还是 append 模式下工作。 如果定义了主键，Elasticsearch sink 将以upsert模式工作，该模式可以消费包含UPDATE/DELETE消息的查询。 如果未定义主键，Elasticsearch sink 将以append模式工作，该模式只能消费包含INSERT消息的查询。
00,400.00,2021-03-25 15:10:00,0003,Cindy,330108 202103241606060001,appShop,2021-03-24 16:06:06,200.00,180.00,2021-03-24 16:10:06,0001,Alice
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