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location = 'obs://bucket/user/hive/warehouse/bigger_orders', orc_compress = 'GZIP
", "192.168.4.199") .set("spark.redis.port", "6379") .set("spark.redis.auth", "******") .set("spark.driver.allowMultipleContexts
表2 结果参数描述 参数名 参数含义 format 表的格式，在这里是delta id 表的唯一id name 在metaserver中定义的表名 description 关于表的说明 location 表的存储路径 createdAt 建表时间戳 lastModified 最后一次修改的时间戳
参考下图，根据作业ID，单击Description中的超链接。 图7 单击作业链接 查看对应作业的DAG图，判断是否有BroadcastNestedLoopJoin节点。 图8 作业的DAG图。
格式为：IP地址或域名:访问端口。 响应消息 表3 响应参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 是 Boolean 请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 是 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。
创建flink opensource sql作业，选择flink1.15，并提交运行，其代码如下： CREATE TABLE kafkaSource ( id bigint, name string, description string, weight DECIMAL
例如，本示例队列网段为“10.0.0.0/16”，则规则添加为：优先级选择：1，策略选择：允许，协议选择：TCP，端口值不填，类型：IPv4，源地址为：10.0.0.0/16，单击“确定”完成安全组规则添加。
例如，本示例队列网段为“10.0.0.0/16”，则规则添加为：优先级选择：1，策略选择：允许，协议选择：TCP，端口值不填，类型：IPv4，源地址为：10.0.0.0/16，单击“确定”完成安全组规则添加。
PORT[,IP:PORT]/[DATABASE][.COLLECTION][AUTH_PROPERTIES]" 例如： "192.168.4.62:8635/test?
"is_domain": false, "parent_id": "65382450e8f64ac0870cd180d14e684b", "name": "project_name", "description
因此，问题的原因是：客户子网关联了网络ACL，但是没有配置出入规则，造成IP地址不可访问。 客户配置子网出入规则后，测试成功。 参考信息 关于出入规则，可以参考《新建跨源连接，显示已激活，但使用时报communication link failure错误》。
枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null skip-null-values 否 true Boolean 是否跳过null。
将这两个节点编排成一个pipeline。DataArt会按照编排好的pipeline顺序执行各个节点。然后单击左上角 “保存” 和 “提交”。 步骤5：测试作业运行 作业编排完成后，单击“测试运行”，测试运行作业。
枚举类型，包含以下值： fail-job：作业失败 skip-row：跳过当前数据 null-field：设置当前数据为null skip-null-values 否 true Boolean 是否跳过null。
实例的IP地址： 登录MRS管理控制台，选择“集群名称 > 组件管理 > ClickHouse > 实例”，获取ClickHouseBalancer实例的业务IP。
Body： { "elastic_resource_pool_name" : "elastic_pool_dli", "description" : "test", "cidr_in_vpc" : "172.16.0.0/14", "charging_mode" :
检查VPC网络是否设置了ACL规则限制了网络访问 检查是否在域名或者IP后添加了端口 测试连通性时需要添加端口号。
创建增强型跨源连接后，使用RDS提供的"内网域名"或者内网地址和数据库端口访问，MySQL格式为"协议头://内网IP:内网端口"，PostGre格式为"协议头://内网IP:内网端口/数据库名"。
')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根据左表进入的每条记录
( SELECT window_start, window_end, supplier_id, SUM(price) as price, COUNT(*) as cnt FROM TABLE( TUMBLE(TABLE Bid, DESCRIPTOR
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