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数据存储路径。 “1”：抛出异常。 “0”：忽略。 默认值为“0”。 udf_jar_url 否 String 用户已上传到DLI资源管理系统的资源包名，用户sql作业的udf jar包通过该参数传入。 manager_cu_number 否 Integer 用户为作业选择的管理
如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 注意事项 JDBC结果表如果定义了主键，将以upsert模式与外部系统交换UPDATE/DELETE消息；否则，它将以append模式与外部系统交换消息，不支持消费UPDATE/DELETE消息。 创建Flink OpenSource SQL作业
参数类型 说明 is_success 是 Boolean 请求发送是否成功。“true”表示请求发送成功。 message 是 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 是 String 此SQL语句将生成并提交一个新作业，返回此作业的ID，可用于获取作业状态和作业结果。
参数类型 说明 is_success 是 Boolean 执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 是 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 error_code 是 String 错误码。 stream_graph 是 String 静态流图的描述信息。
能存在任何子查询。 在 Flink 中计算列一般用于为 CREATE TABLE 语句定义 时间属性。 处理时间属性 可以简单地通过使用了系统函数 PROCTIME() 的 proc AS PROCTIME() 语句进行定义。 另一方面，由于事件时间列可能需要从现有的字段中获得，
write.precombine.field 是 无 String 数据合并字段 基于此字段的大小来判断消息是否进行更新。 如果您没有设置该参数，则系统默认会按照消息在引擎内部处理的先后顺序进行更新。 write.payload.class 否 无 String write.payload
会优先指向文件而非文件夹。 创建数据库和表时，有权限控制，需要对其他用户授权，其他用户才可查看该用户新建的数据库和表。具体请参考常用操作与系统权限关系。 创建数据库 创建数据库的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面创建数据库。 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。
下载并安装SuperSet。 详细安装操作指导请参考安装SuperSet 以Docker安装Superset为例： 安装Docker： 确保当前主机系统上安装了Docker。 拉取Superset Docker镜像： docker pull apache/superset 启动Superset容器：
类型的作业分别置于独立的弹性资源池中。 优势在于：Flink实时流任务具有常驻运行的特质，确保其稳定运行而不会强制缩容，进而避免任务中断和系统不稳定。 而SQL批处理类型的作业在独立的资源池中能够更加灵活地进行扩缩容，显著提升扩缩容的成功率和操作效率。 在全天的任意一个时间段内，
ODBC，推荐使用v2.5.12。 Microsoft Hive ODBC，推荐使用v2.6.12.1012。 配置ODBC连接Kyuubi 在Windows系统中，打开“控制面板 > 管理工具 > 数据源 (ODBC)”。 配置新的ODBC数据源。 在ODBC中单击“User DSN”。 单击“Add”创建新的数据源。
ODBC，推荐使用v2.5.12。 Microsoft Hive ODBC，推荐使用v2.6.12.1012。 配置ODBC连接Kyuubi 在Windows系统中，打开“控制面板 > 管理工具 > 数据源 (ODBC)”。 配置新的ODBC数据源。 在ODBC中单击“User DSN”。 单击“Add”创建新的数据源。
MRS集群上创建Kafka的Topic并且向Topic发送消息。 参考访问MRS Manager登录MRS Manager。 在MRS Manager上，选择“系统 > 权限 > 用户”，单击“添加用户”，在添加用户页面分别配置如下参数。 用户名：自定义的用户名。当前示例输入为：testuser2。 用户类型：当前选择为“人机”。
访问MySQL集群填写"数据库名.表名"，访问PostGre集群填写"模式名.表名"。 说明： 如果数据库和表不存在，请先创建数据库和表，否则系统会报错并且运行失败。 user RDS数据库用户名。 password RDS数据库用户名对应密码。 driver jdbc驱动类名，访问MySQL集群请填写："com
处理的行数”的比例。如果这个比例大于配置的阈值，则认为预聚合效果不好，此时Spark可以选择跳过部分聚合，避免进一步的性能损失。 在使用时系统先按照spark.sql.aggregate.adaptivePartialAggregationInterval配置的间隔进行分析，当处
__future__ import print_function from pyspark.sql import SparkSession import os if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession
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