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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。
'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。
解决方案:先执行如下语句,再执行rename。 ALTER TABLE delta_perms1 SET TBLPROPERTIES ( 'delta.columnMapping.mode' = 'name', 'delta.minReaderVersion' = '2', 'delta.minWriterVersion'
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
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
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
"area_id":"330106"} {"order_id":"202103241606060001","order_channel":"appShop","order_time":"2021-03-24 16:06:06","pay_amount":200.0,"real_pay":180
+I(202103241606060001,appShop,2021-03-24T16:06:06,200.0,180.0,2021-03-2416:10:06,0001,Alice,330106) +I(202103251202020001,miniAppShop,2021-03-25T12:02:02
+I(202103241606060001,appShop,2021-03-24T16:06:06,200.0,180.0,2021-03-2416:10:06,0001,Alice,330106) +I(202103251202020001,miniAppShop,2021-03-25T12:02:02
sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-hbase").getOrCreate() 通过SQL API访问 创建DLI跨源访问HBase的关联表
1 2 3 4 5 6 7 8 SparkConf sparkConf = new SparkConf(); sparkConf.setAppName("datasource-redis") .set("spark.redis.host", "192.168.4.199")
"timestampType":"LogAppendTime","event_time":"2023-11-16 11:16:30.369","message":"{\"order_id\":\"202103251202020001\", \"order_channel\":\"miniAppShop\",
StructField, StructType} 创建session val sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-mongo").getOrCreate() 通过SQL API访问 创建DLI跨源访问 mongo的关联表
'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'
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。
计算精确百分位数,适用于小数据量。先对指定列升序排列,然后取精确的第p位百分数。p必须在0和1之间。 percentlie_approx percentile_approx (colname,DOUBLE p) DOUBLE或ARRAY 计算近似百分位数,适用于大数据量。先对指定列升序排列,然后取第p位百分数对应的值。