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该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与kafka集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 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 更多具体使用可参考开源社区文档：Apache
DLI权限管理类 队列引擎版本升级后，在创建表时，提示权限不足怎么办？ 什么是DLI分区表的列赋权？ 更新程序包时提示权限不足怎么办？ 执行SQL查询语句报错：DLI.0003: Permission denied for resource.... 已经给表授权，但是提示无法查询怎么办？
、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突： 仅Flink 1.15版本支持Flink Jar作业最小化提交，通过在运行优化参数中配置flink.dli.job.jar
要求Compaction执行合并的过程必须和实时任务解耦，通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction，这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期，周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑，周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致
如果所建弹性资源池属于企业项目，可选择对应的企业项目。 企业项目是一种云资源管理方式，企业项目管理服务提供统一的云资源按项目管理，以及项目内的资源管理、成员管理。 关于如何设置企业项目请参考《企业管理用户指南》。 说明： 只有开通了企业管理服务的用户才显示该参数。 购买时长 选择“包年/包月”计费模式时，需要
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 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。 若使用MRS HBase，请在增强型
该场景需要与ClickHouse建立增强型跨源连接，并根据实际情况设置ClickHouse集群所在安全组规则中的端口。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 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 创建Flink OpenSource
“dli-spark-demo-redis”读取和写入Redis数据。 dli-pyspark-demo：使用Python语言开发Spark作业。例如，样例包中的样例代码实现创建Redis表的功能。 父主题： DLI产品咨询类
Python Method API packageResources 上传资源包 uploadResources upload_resource POST /v2.0/{project_id}/resources 删除资源包 deleteResource delete_resource DELETE
API，从而获取该异步操作API最终是否执行成功。 同时数据湖探索还提供多种编程语言的SDK供您使用，SDK的使用方法请参见华为云开发工具包（SDK）。 父主题： API使用前必读
dli_enhanced_datasource：增强型跨源连接 dli_database：数据库 dli_package_resource：资源包（不支持指定有Module ID的内置资源包） dli_flink_job：Flink作业 resource_id 是 String 资源ID。 最小长度：1 最大长度：1000
dli_enhanced_datasource：增强型跨源连接 dli_database：数据库 dli_package_resource：资源包（不支持指定有Module ID的内置资源包） dli_flink_job：Flink作业 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 without_any_tag
11</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency> import相关依赖包 1 import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建会话 1 sparkSession = SparkSession
dli_enhanced_datasource：增强型跨源连接 dli_database：数据库 dli_package_resource：资源包（不支持指定有Module ID的内置资源包） dli_flink_job：Flink作业 resource_id 是 String 资源ID。 最小长度：1 最大长度：1000
检验是否配置成功，运行cmd ，输入 python。运行结果，请参见图1，显示版本信息，则说明安装和配置成功。 图1 检验配置是否成功 python安装应用包时出现错误类似错误“error: Microsoft Visual C++ xx.x is required. Get it with Build
11</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency> import相关依赖包 1 import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession
--> </plugins> <!-- ... --> </build> 随后在main目录下创建scala目录，并新建一个包，随后在包目录下新建一个scala文件，在里面写入： import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions
mns），然后应用该策略重写数据。 创建一个REPLACE提交，并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。 如何执行Clustering Spark SQL（设置如下参数，写数据时触发） hoodie.clustering.inline=true //
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 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。 如果使用MRS HBase，请在增强
11</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency> import相关依赖包 1 import org.apache.spark.sql.SparkSession; 创建会话 1 SparkSession sparkSession
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