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如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
该字段的map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
该字段的map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
该字段的map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
个连接里将"postgres"修改为对应的数据库名字。 dbtable 指定在DWS关联的表名，或者"模式名.表名"，例如：public.table_name。 user （已废弃）DWS的用户名。 password （已废弃）DWS集群的用户密码。 passwdauth 跨源密
日志信息的保存路径为：“桶名/jobs/logs/作业id开头的目录”。其中，“桶名”可以自定义。“/jobs/logs/作业id开头的目录”为固定格式。 在作业列表中，单击对应的作业名称，然后在“运行日志”页签，可以单击页面提供的OBS链接跳转至对应的路径下。 关于如何创建Flink
park的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考”数据湖探索
Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。DIS的更多信息，请参见《数据接入服务用户指南》。
DLI将Flink作业的输出数据写入数据接入服务（DIS）中。适用于将数据过滤后导入DIS通道，进行后续处理的场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据
下载最新“jobmanager.log”文件，搜索“RUNNING to FAILED”关键字，通过上下文的错误栈，确认失败原因。 如果“jobmanager.log”文件中的信息不足以定位，可以在运行日志中找到对应的“taskmanager.log”日志，搜索“RUNNING to FAILED”关键字，确认失败原因。
约束与限制 您能创建的资源的数量与配额有关系，如果您想查看服务配额、扩大配额，具体请参见《如何申请扩大配额》。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： API使用前必读
Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的路径作为参数传给Executor去执行。
功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，用于从数据库读取相应的数据。 前提条件 要与实例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。
该非主键字段需要为map类型，同时该字段map的value需要为double类型，表示score，该字段的map的key表示redis的set中的值。 当data-type为sorted-set，且schema-syntax为array-scores时，除主键字段外，只能有两个非主键字段，且这两个字段的类型需要为array。
table-name、connector.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.use-internal-schema 否
安全集群的登录密码。 Certificate路径 上传“安全证书”的OBS路径。即步骤2的OBS桶地址。 图1 创建认证信息-CSS 访问CSS的表。 跨源认证创建成功后，在创建访问CSS的表时只需关联跨源认证即可安全访问数据源。 例如在使用Spark SQL来创建访问CSS的表时使用es
功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，用于从数据库读取相应的数据。 前提条件 要与实例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。
table-name、connector.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.use-internal-schema 否
请务必确保您的账户下已在分布式缓存服务（DCS）里创建了Redis类型的缓存实例。 如何创建Redis类型的缓存实例请参考《分布式缓存服务用户指南》。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DCS实例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
请务必确保您的账户下已在分布式缓存服务（DCS）里创建了Redis类型的缓存实例。 如何创建Redis类型的缓存实例请参考《分布式缓存服务用户指南》。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DCS实例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
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