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同服务不同区域的终端节点不同。 DIS的终端节点Endpoint构造规则为dis.{region_id}.{域名}，您可以从地区和终端节点获取区域和终端节点信息。 父主题： 使用前必读
离线安装DIS Logstash Plugin 安装DIS Logstash Plugin有在线和离线安装两种方式： 离线安装需要获取插件包并执行安装脚本。 前提条件 已安装PuTTY工具。 操作步骤 使用PuTTY工具(或其他终端工具)远程登录Logstash服务器。 进入到Logstash的安装目录。
metadata="" #用户消费程序端的元数据信息，元数据信息的最大长度为1000个字符 partitionId可通过查询通道详情获取，需要先传入当前设置的通道名称。 配置好以上参数，执行commitCheckpoint_sample.py文件调用commitCheckp
停止DIS Agent 在Linux服务器上停止DIS Agent 使用PuTTY工具登录日志所在服务器。 进入DIS Agent安装目录。 cd /opt/dis-agent-X.X.X/ 停止DIS Agent。 bash bin/stop-dis-agent.sh 请确保使用bash执行脚本，否则使用sh、
DIS SDK能做什么 DIS概述 数据接入服务（Data Ingestion Service）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。
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
配置好以上参数后，执行delete_dump_task_sample.py文件默认调用delete_dump_task_test方法，获取响应204删除成功。 父主题： 使用SDK（Python）
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
检查DIS Logstash Input下载数据是否正常。 向input指向的通道上传数据，如果Logstash没有报错且output端能正常获取到数据，表示下载正常。 登录DIS控制台，等待2分钟后，查看表1中“streams”配置的通道的监控。如果显示有数据下载(蓝色线条)，表示DIS
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
其中，“streamName”的配置值要与开通DIS通道中“通道名称”的值一致，“endpoint”，“ak”，“sk”，“region”，“projectId”信息请参见获取认证信息。 批量上传流式数据的主体代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
000000000" 通过getCursor_test更改游标类型cursorType='AT_SEQUENCE_NUMBER' 获取游标getCursor_test采用test_0方法，下载数据getRecords_test采用test方法；test方法较test_0方
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
步骤2：准备DIS应用开发环境 用户开发DIS应用程序前，首先需要安装和配置应用开发环境。获取SDK和样例工程，并导入到用户的开发环境中。 前提条件 JDK(1.8版本或以上版本)工具已安装成功。 Eclipse工具已安装成功。 操作步骤 Eclipse中配置JDK。 打开Eclipse工具，选择“Window
自定义SparkStreaming作业 获取DIS Spark Streaming Demo 这里获取“dis-spark-streaming-X.X.X.zip”压缩包。解压“dis-spark-streaming-X.X.X.zip”压缩包，解压之后获得以下目录： “dis-
一般性问题 什么是DIS？ 什么是分区？ DIS主要应用于哪些场景？ DIS有哪些特点和优势？ DIS有哪些模块及各模块功能？ 如何开通DIS通道？ 数据存储在DIS和转储其他资源有什么区别？ 如何校验软件包完整性？ DIS如何发送和接收数据？ 什么是流控？ DIS对接EPS鉴权
DIS对于从数据生产者快速移出数据，然后进行持续处理非常有用。以下是使用DIS的典型场景： 加速日志和数据传送获取：您无需等待批量处理数据，而是让数据生产者在生成数据后立即输入DIS数据通道，防止因数据生产者出现故障导致的数据损失。例如，系统和应用程序日志可以持续添加到数据通道并可在数秒内进行处理。
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