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向kafka中以avro的序列化方式插入如下数据： {"order_id":"202103241000000001","order_channel":"webShop","order_time":"2021-03-24 10:00:00","pay_amount":100.0,"real_pay":100
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" "2
连接Kafka集群，向Kafka中插入如下测试数据： {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
Spark3.3.1基础镜像内置了3.1.62版本的huaweicloud-sdk-core。 准备环境 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 pom文件配置中依赖包 <dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId>
sum; } } } 图8 编写UDAF函数代码 编写调试完成代码后，通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。 单击工具右侧的“Maven”，参考下图分别单击“clean”、“compile”对代码进行编译。 编译成功后，单击“package”对代码进行打包。
} } 最后调用close方法，对需要清理的方法进行清理。 编写调试完成代码后，通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。 单击工具右侧的“Maven”，参考下图分别单击“clean”、“compile”对代码进行编译。 编译成功后，单击“package”对代码进行打包。
Maven安装完成后，可根据开发需要，直接引入依赖到已有的Maven工程或先用开发工具创建Maven工程。 创建项目以idea开发工具为例(已有Maven 工程可跳过此步骤)： 打开IntelliJ IDEA 开发工具。 点击File - New - project... 在New Pro
'cloudtable-cf82-zk3-pa6HnHpf.cloudtable.com:2181,\ cloudtable-cf82-zk2-weBkIrjI.cloudtable.com:2181,\ cloudtable-cf82-zk1-WY09px9l
连接Kafka集群，向Kafka中插入如下测试数据： {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100
向作为source的kafka的topic中插入下列数据： {"order_id":"202103241000000001","order_channel":"webShop","order_time":"2021-03-24 10:00:00","pay_amount":100.0,"real_pay":100
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据。在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类 org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes 进行字节数组和 Flink 数据类型转换。 Flink的HBas
数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据。在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类 org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes 进行字节数组和 Flink 数据类型转换。 Flink的HBas
本做了安全加固。为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题，打包时请注意排除以下文件： 系统内置的依赖包，或者在Maven或者Sbt构建工具中将scope设为provided 日志配置文件（例如l：“log4j.properties”或者“logback.xml”等） 日志输出实现类JAR包（例如：log4j等）
详细操作请参考创建并提交SQL作业。 适用于数据仓库查询、报表生成、OLAP（在线分析处理）等场景。 Flink作业 专为实时数据流处理设计，适用于低时延、需要快速响应的场景。适用于实时监控、在线分析等场景。 Flink OpenSource作业：DLI提供了标准的连接器（co
向作为source的kafka的topic中插入下列数据： {"order_id":"202103241000000001","order_channel":"webShop","order_time":"2021-03-24 10:00:00","pay_amount":100.0,"real_pay":100
dynamicPartitionPruning.enabled true 该配置项用于启用或禁用动态分区修剪。在执行SQL查询时，动态分区修剪可以帮助减少需要扫描的数据量，提高查询性能。 配置为true时，代表启用动态分区修剪，SQL会在查询中自动检测并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。
1.10以上版本，certifi，python-dateutil。 关于Python SDK的获取与安装请参考SDK获取与安装。 使用SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Toke
HBase以字节数组存储所有数据。在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink 的 HBase 连接器利用 HBase（Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink 数据类型转换。 Flink 的 HBase
ssl.keystore keystore的存放路径，“flink.keystore”表示用户通过generate_keystore.sh*工具生成的keystore文件名称。 是 /opt/flink/usrlib/userData/flink.keystore security
Flink1.15基础镜像内置了3.1.62版本的huaweicloud-sdk-core。 准备环境 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。 Maven工程的pom.xml文件配置请参考JAVA样例代码中“pom文件配置”说明。 pom文件配置中依赖包
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