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out_file_name = "D://test-data_result_1" sc = SparkContext("local","wordcount app") sc._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.obs.access.key", "myak") sc._jsc
clusterId 集群id readVersion 为执行写操作而读取的表的版本 isolationLevel 隔离级别 isBlindAppend 是否追加数据 operationMetrics 操作的度量（例如，修改的文件数、行数、字节数等信息） engineInfo Spark和Delta版本信息
StructField, StructType} 创建session val sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-mongo").getOrCreate() 通过SQL API访问 创建DLI跨源访问 mongo的关联表
您可以在左侧的数据库导航面板中选择数据库对象，然后在中间的查询编辑器中编写SQL语句。 编写完查询后，可以单击工具栏上的“运行”按钮（通常是一个绿色的播放图标）来执行查询。 查询执行后，结果将显示在查询编辑器下方的数据网格中。 图5 在DBeaver编写SQL查询 父主题： 使用BI工具连接DLI分析数据
sql import SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-hbase").getOrCreate() 通过SQL API访问 创建DLI跨源访问HBase的关联表
json中的信息。命令示例如下。 jsonString = {"store": {"fruit":[{"weight":8,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}], "bicycle":{"price":19.95,"color":"red"}
userData/kafka-sink.conf / path = /opt/data1/hadoop/tmp/usercache/omm/appcache/application_xxx_0015/container_xxx_0015_01_000002/userData/client.truststore
game_appkey VARCHAR, channel_id VARCHAR, pay_user_num_1m bigint, pay_amt_1m bigint, PRIMARY KEY (ddate, dmin, game_appkey, channel_id)
2 3 SparkContext sparkContext = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("datasource-mongo")); JavaSparkContext javaSparkContext = new Ja
driverMemory 否 String Spark应用的Driver内存，参数配置例如2G, 2048M。该配置项会替换“sc_type”中对应的默认参数，使用时必需带单位，否则会启动失败。 driverCores 否 Integer Spark应用Driver的CPU核数。该配置项会替换sc_type中对应的默认参数。
System.out.println(jobResult.getId()); // job app id System.out.println(jobResult.getAppId()); // job状态 System.out.println(jobResult
在“作业管理”>“Flink作业”页面，单击对应的作业名称，进入作业详情页面，单击“运行日志”可以查看实时日志。 运行失败且超过1分钟(日志转储周期1分钟)，会在application_xx下生成运行日志。 另外，由于DLI服务端已经内置了Flink的依赖包，并且基于开源社区版本做了安全加固。为了避免依赖
cast(case_timestamp_to_date as date) from kafkaSource; 连接Kafka集群，向Kafka的topic中发送如下测试数据： {"cast_int_to_string":"1", "cast_String_to_int": "1", "case_string_to_timestamp":
'test' STORED AS ORC LOCATION '/user' TBLPROPERTIES (orc_compress = 'SNAPPY', orc_compress_size = 6710422, orc_bloom_filter_columns = 'orderstatus
弹性资源池的按需模式默认勾选专属资源模式，自创建起根据购买的实际CU按自然小时收费，秒级计费，按小时结算。计算费用=单价*实际CU数*小时数。 按需计费模式适用于测试项目，资源消耗不高，按需计费成本更低。 套餐包：DLI支持购买弹性资源池CU时套餐包，购买后在弹性资源池中提交作业按CU时计费。建议购买弹
解决方案：先执行如下语句，再执行rename。 ALTER TABLE delta_perms1 SET TBLPROPERTIES ( 'delta.columnMapping.mode' = 'name', 'delta.minReaderVersion' = '2', 'delta.minWriterVersion'
勿与offset或start-time同时设置；若enable-checkpoint为true，与checkpoint-app-name需要同时配置。 connector. checkpoint-app-name 否 DIS服务的消费者标识，当不同作业消费相同通道时，需要区分不同的消费者标识，以免checkpoint混淆。
'iphone')THEN user_id ELSE NULL END) AS app_uv 可调整为 COUNT(DISTINCT user_id) FILTER(WHERE flag IN ('android', 'iphone')) AS app_uv 维表join优化 维表join根据左表进入的每
DLI服务预置了名为default的队列供用户体验。用户在不确定所需队列容量或没有可创建队列空间的情况下，可以使用该队列执行作业。队列资源按需分配，按扫描量计费，适用于测试项目场景，资源消耗不高，按需计费成本更低，无需任何预付款。 约束限制 仅default队列适用按数据扫描量计费。 如果扫描字节数量少于10M，
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