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创建Spark作业完成后，在控制台单击右上角“执行”提交作业，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
StringType, Row from pyspark.sql import SparkSession 创建会话并设置AK/SK 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，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 1 2 3 4 5 sparkSession
Postgres CDC源表 功能描述 Postgres的CDC源表，即Postgres的流式源表，用于依次读取PostgreSQL数据库全量快照数据和变更数据，保证不多读一条也不少读一条数据。即使发生故障，也能采用Exactly Once方式处理。 前提条件 PostgreSQL CDC要求Postgre版本为9
'passwdauth'='######'//DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。使用跨源认证则无需在作业中配置账号和密码。 )" ) 表1 创建表参数 参数 说明 url DWS的连接地址，需要先创建跨源连接，管理控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。
数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 推荐使用DWS服务自研的DWS Connector。 DWS-Connecto
数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务（DWS）里创建了DWS集群。
参考增强型跨源连接，在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性
date2) -> double 返回date1和date2之间的月数，如果date1比date2迟，结果就是正数，那么结果就是负数；如果两个日期的日数相同，那么结果就是整数，否则按照每月31天以及时分秒的差异来计算小数部分。date1和date2的类型可以是date，timesta
mage设置为FULL。 已创建MySQL用户，并授予了SELECT、 SHOW DATABASES 、REPLICATION SLAVE和REPLICATION CLIENT权限。 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1
指定为具体的表字段 hoodie.datasource.write.payload.class 在更新过程中，该类用于提供方法将要更新的记录和更新的记录做合并，该实现可插拔，如要实现自己的合并逻辑，可自行编写。 org.apache.hudi.common.model.Defaul
com:3306/postgreDB dbtable 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
Join。而分组窗口函数只支持窗口聚合。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：窗口函数。 窗口函数简介 Apache Flink 提供3个内置的窗口表值函数：TUMBLE，HOP 和 CUMULATE。 窗口表值函数的返回值包括原生列和附加的三个指定窗口的列，分别是：“window_
ing类型定长数据，格式为：属性名1:长度,属性名2:长度。 Cols 定义dli表字段和ct表字段之间的对应关系；其中，“:”前放dli表字段，冒号后放ct表信息，用“.”分隔ct表的列族和列名。 例如：“dli表字段1:ct表.ct表字段1, dli表字段2:ct表.ct表字段2
arbitrary(x) 描述：返回类型和X 一样，返回X的任意一个非null值。 select arbitrary(price) from fruit;-- 5 array_agg(x) 描述：返回由输入的x字段构成的数组，元素类型和输入字段一样。 select array_agg(price)
元数据的队列和引擎类型。 查看队列的引擎类型和版本请参考查看队列的基本信息。 表1 LakeFormation获取元数据的队列和引擎类型 队列类型 引擎类型和支持的版本 default队列 Spark 3.3.x：支持对接LakeFormation获取元数据的队列和引擎。 HetuEngine
选择Flink版本前，需要先选择所属的队列。当前支持“1.10”和“1.11”和“1.12”。 1.12 图4 创建Flink Jar作业 结果校验。 作业处于运行中状态时，向DIS的source通道发送数据，验证DIS的sink通道能否收到数据。发送和接受都有字节数证明接收到数据。 图5 查看校验结果
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