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SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-css").getOrCreate(); 通过SQL API访问 创建DLI跨源访问 CSS关联表。 sparkSession
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
topic中插入如下测试数据： {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180
json中的信息。命令示例如下。 jsonString = {"store": {"fruit":[{"weight":8,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}], "bicycle":{"price":19.95,"color":"red"}
userData/kafka-sink.conf / path = /opt/data1/hadoop/tmp/usercache/omm/appcache/application_xxx_0015/container_xxx_0015_01_000002/userData/client.truststore
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。
json中的信息。命令示例如下。 jsonString = {"store": {"fruit":[{"weight":8,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}], "bicycle":{"price":19.95,"color":"red"}
SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-rds").getOrCreate(); 通过SQL API 访问 创建DLI跨源访问RDS的关联表，填写连接参数。
System.out.println(jobResult.getId()); // job app id System.out.println(jobResult.getAppId()); // job状态 System.out.println(jobResult
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"
'test' STORED AS ORC LOCATION '/user' TBLPROPERTIES (orc_compress = 'SNAPPY', orc_compress_size = 6710422, orc_bloom_filter_columns = 'orderstatus
'2021-03-24 10:02:03','0001','Alice','330106'), ('202103241606060001','appShop','2021-03-24 16:06:06','200.00','180.00','2021-03-24 16:10:06','0001'
topic发送如下测试数据： {"order_id":"202103251202020001", "order_channel":"miniAppShop", "order_time":"2021-03-25 12:02:02", "pay_amount":"60.00", "real_pay":"60
定是在upsert模式还是在append模式下工作。 如果定义了主键，Elasticsearch Sink将在upsert模式下工作，该模式可以消费包含UPDATE和DELETE的消息。 如果未定义主键，Elasticsearch Sink将以append模式工作，该模式只能消费INSERT消息。
在“作业管理”>“Flink作业”页面，单击对应的作业名称，进入作业详情页面，单击“运行日志”可以查看实时日志。 运行失败且超过1分钟(日志转储周期1分钟)，会在application_xx下生成运行日志。 另外，由于DLI服务端已经内置了Flink的依赖包，并且基于开源社区版本做了安全加固。为了避免依赖
spark.sql.SparkSession; 创建会话 1 parkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-HBase-MRS").getOrCreate(); 通过SQL API 访问 未开启Kerberos认证
topic发送如下测试数据： {"order_id":"202103251202020001", "order_channel":"miniAppShop", "order_time":"2021-03-25 12:02:02", "pay_amount":"60.00", "real_pay":"60
nodes) .mode(SaveMode.Append) .save() SaveMode 有四种保存类型： ErrorIfExis：如果已经存在数据，则抛出异常。 Overwrite：如果已经存在数据，则覆盖原数据。 Append：如果已经存在数据，则追加保存。 Ig
bigint 描述：从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列–比如，按照pv降序排列，生成分组内每天的pv名次ROW_NUMBER() 的应用场景非常多，再比如，获取分组内排序第一的记录。获取一个session中的第一条refer等。 SELECT cookieid, createtime
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