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opentsdb_new_test").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控
是否开启异常重启功能，默认值为“false”。 entrypoint 否 String 用户已上传到DLI资源管理系统的程序包名，用户自定义作业主类所在的jar包。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的程序包名，用户自定义作业的其他依赖包。 示例“myGroup/test
jdbcDF.drop("id").show() 提交作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控
collect().foreach(println) 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控
左侧导航栏，选择“导出记录”。下载对应的消费明细数据。 步骤2：分析账户消费结构并优化 在DLI上进行消费明细分析。 将1下载的消费明细数据上传到已建好的OBS桶中。 在数据湖探索服务中创建表。 登录DLI控制台，左侧导航栏单击“SQL编辑器”，执行引擎选择“spark”，选择执行
dli_to_rd").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控
0</version> <scope>provided</scope> </dependency> 使用方式 将写好的自定义函数打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击数据管理>“程序包管理”，然后单击创建，并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在
0</version> <scope>provided</scope> </dependency> 使用方式 将写好的自定义函数打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击数据管理>“程序包管理”，然后单击创建，并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在
测试输入数据input.csv可以先通过新建input.txt复制如下文本数据，再另存为input.csv格式文件。将input.csv上传到对应OBS桶目录下。例如，当前上传到：“dli-test-obs01”桶目录下。 1,2,3,4,1403149534 5,6,7,8,1403149535
测试输入数据input.csv可以先通过新建input.txt复制如下文本数据，再另存为input.csv格式文件。将input.csv上传到对应OBS桶目录下。例如，当前上传到：“dli-test-obs01”桶目录下。 1,2,3,4,1403149534 5,6,7,8,1403149535
如何查看Spark内置依赖包的版本？ DLI内置依赖包是平台默认提供的依赖包，用户打包Spark或Flink jar作业jar包时，不需要额外上传这些依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。 查看Spark内置依赖包的版本请参考内置依赖包。 资源包管理中的包是否能够下载? 资源包仅提供托管服务，不提供下载功能。
配置表权限。 DLI数据导入指引 DLI支持在不迁移数据的情况下，直接对OBS中存储的数据进行查询分析，您只需要将数据上传OBS即可使用DLI进行数据分析。 上传数据至OBS请参考《对象存储用户指南》。 当需要将来自不同源的数据进行集中存储和处理时，迁移数据至DLI可以提供一个统一的数据平台。
jdbcDF.drop("id").show() 提交Spark作业 将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控
w>{}，重点实现其中的open、run、close和cancel函数。实现完成后将该类编译打在jar中，通过sql编辑页的UDF Jar上传。 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId>
资源相关API&SDK的对应关系表 Class Method Java Method Python Method API packageResources 上传资源包 uploadResources upload_resource POST /v2.0/{project_id}/resources
w>{}，重点实现其中的open、run、close和cancel函数。实现完成后将该类编译打在jar中，通过sql编辑页的UDF Jar上传。 依赖的pom配置文件内容参考如下： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId>
将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 如果MRS集群开启了Kerberos认证，创建Spark作业时需要将krb5.conf和user.keytab文件添加到作业的其他依赖文件中，未开启Kerberos认证该步骤忽略。如图1所示：
load().show(); 操作结果 提交Spark作业 将写好的java代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控
Python SDK列表 表1 Python SDK列表 类型 说明 队列相关 介绍查询所有队列的Python SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询制定资源包、删除资源包的Python SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关的Python
都支持 HTTPS 来对传输中的数据进行加密。 Spark作业传输通信加密 Spark作业支持通过配置表1中的参数开启通信加密。 请确保已上传密钥和证书到指定的OBS路径下，并在作业配置中的其他依赖文件中引入。 表1 Spark作业传输开启通信加密配置项 参数 说明 配置示例 spark
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