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key-column作为redis的key。redis的hash类型,每个key对应一个hashmap,hashmap的hashkey为源表的字段名,hashvalue为源表的字段值。 connector.key-column 否 table存储模式下可配置,将该字段值作为redis中的ext-key
用户已上传到DLI资源管理系统的类型为file的资源包名。也支持指定OBS路径,例如:obs://桶名/包名。 modules Array of Strings 依赖的系统资源模块名,具体模块名可通过查询组内资源包(废弃)接口查看。 DLI系统提供了用于执行跨源作业的依赖模块,各个不同的服务对应的模块列表如下:
的所有行。在没有ORDER BY的情况下,所有行都被视为对等行,因此未绑定的前导和当前行之间的范围等于未绑定的前导和未绑定的后续之间的范围。 例如:下面的查询将salary表中的信息按照每个部门员工工资的大小进行排序。 --创建数据表并插入数据 create table salary
join关联维表的最新版本 功能描述 对于Hive表,我们可以将其作为有界流读出。在这种情况下,Hive表只能在查询时跟踪其最新版本。最新版本的表保留了Hive表的所有数据。 注意事项 每个连接子任务都需要保留自己的Hive表缓存。请确保Hive表可以放入TM任务槽的内存中。 建议为streaming-source
业,页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功,可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。 创建Spark作业时选择的“所属队列”为创建跨源连接时所绑定的队列。 如果选择spark版本为2.3.2(即将下线)或2.4.5提交作业时,需要指定Module模块,名称为:sys
指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API 访问 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险
考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta
System.out.println(result); } 更新自定义作业 DLI提供更新Flink自定义作业的接口。您可以使用该接口更新已经创建的自定义作业,目前仅支持Jar格式和运行在独享队列中。示例代码如下: 1 2 3 4 5 6 private static void
考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据,比如可以设置每个小时的数据写入一个新桶中。即桶中将包含一个小时间隔内接收到的记录。 桶目录中的数据被拆分成多个Part文件。对于相应的接收数据的桶的Sink的每个Subta