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包。 图9 导出jar包 打包成功后，生成的Jar包会放到target目录下，以备后用。本示例将会生成到：“D:\DLITest\MyUDAF\target”下名为“MyUDAF-1.0-SNAPSHOT.jar”。 登录OBS控制台，将生成的Jar包文件上传到OBS路径下。 J
返回空。 cast(date as timestamp) 根据本地时区生成并返回对应DATE的年/月/日零点的TIMESTAMP值。 cast(date as string) 根据DATE的年/月/日值生成并返回“yyyy-MM-dd”格式的字符串。 父主题： 数据类型
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
量（例如Spark初始化完成后，Flink消费Kafka时过滤掉2小时之前的数据），如果无法对kafka消息进行过滤，则可以考虑先实时接入生成offset，再truncate table ，再历史导入，再开启实时。 图1 初始化操作流程 如果批量初始化前表里已经存在数据且没有truncate
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数
"{{mySk}}" ); 数据最终在OBS中的存储目录结构为：obs://obs-sink/car_infos/day=xx/part-x-x。 数据生成后，可通过如下SQL语句建立OBS分区表，用于后续批处理： 创建OBS分区表。 1 2 3 4 5 6 7 8 create table car_infos
Jersey | 7081 | NULL | 225 (10 rows) CUBE 为给定的列生成所有可能的分组，比如 (origin_state, destination_state) 的可能分组为：(origin_state, de
p_agg()也同样能用于生成map。 SELECT map(ARRAY[1,3],ARRAY[2,4]);-- {1=2, 3=4} map_from_entries(array(row(K, V))) -> map(K, V) 描述：使用给定数组生成map。 SELECT m
包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数
pile”对代码进行编译。 编译成功后，双击“package”对代码进行打包。 图9 编译打包 打包成功后，生成的Jar包会放到target目录下，以备后用。本示例将会生成到：“D:\DLITest\SparkJarObs\target”下名为“SparkJarObs-1.0-SNAPSHOT
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
插入语句后加入“DISTRIBUTE BY number”。 例如，在插入语句后添加“DISTRIBUTE BY 1”，可以将多个task生成的多个文件汇总为一个文件。 操作步骤 在管理控制台检查对应SQL作业详情中的“结果条数”是否正确。 检查发现读取的数据量是正确的。 图1 检查读取的数据量
cdc-events-duplicate设置为true，并在源表上定义PRIMARY KEY。Framework将生成一个额外的有状态操作符，并使用主键对变更事件进行去重，并生成一个规范化的changelog流。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 说明 format
更多版本新特性请参考Release Notes - Spark 2.4.5。 表1 Spark 2.4.5版本优势 特性 说明 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.name.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.name.length' = '7', --限制user_id长度为7
配置数据更新间隔。 示例 该示例展示了一个经典的业务流水线，维度表来自 Hive，每天通过批处理流水线作业或 Flink 作业更新一次，kafka流来自实时在线业务数据或日志，需要与维度表连接以扩充流。 使用spark sql 创建 hive obs 外表，并插入数据。 CREATE TABLE if
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
如上述举例中的car_infos_sink表，是否开启了Checkpoint。如果未开启则需要开启Checkpoint参数，重新运行作业生成OBS数据文件。 开启Checkpoint步骤如下。 到DLI管理控制台，左侧导航栏选择“作业管理 > Flink作业”，在对应的Flink作业所在行，操作列下单击“编辑”。
量较多时，系统分页显示，您可以查看任何状态下的作业。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID，由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。 用户名 执行Spark作业的用户名称。 状态 作业的状态信息，包括如下。
from testcsvdata2source; 图3 查询结果 在OBS桶的“obs://dli-test-021/data”目录下刷新后查询，生成了csv数据文件，文件内容为insert插入的数据内容。 图4 查询结果 指定的OBS数据目录包含数据文件。 在OBS桶“dli-test
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