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String 仅用于FileSystem，avro 压缩编解码器。默认 snappy 压缩。目前支持：null, deflate、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前，Avro schema 通常是从 table schema 中推导而来。尚不支持显式定义 Avro schema。因此，下表列出了从
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch 引擎的索引中。 Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka或ecs的地址 >
"hosts": [ { "ip":"192.168.0.1", "name":"ecs-97f8-0001" }, { "ip":"192.168.0.2", "name":"ecs-97f8-0002" }
"description": "Big 2-wheel scooter", "weight": 5.18 }, "after": { "id": 111, "name": "scooter", "description": "Big
DLI将Flink作业的输出数据输出到云搜索服务CSS的Elasticsearch中。Elasticsearch是基于Lucene的当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。其主要功能包括全文检索、结构化搜索、分析、聚合、高亮显示等。能为用户提供实时搜索、稳定可靠的服务。适用于日志分析、站内搜索等场景。
HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的
JSON函数使用SQL标准的ISO/IEC TR 19075-6中描述的JSON路径表达式。它们的语法受到ECMAScript的启发并采用了ECMAScript的许多特性，但既不是其子集，也不是其超集。 路径表达式有两种，一种是宽松模式，另一种是严格模式。当省略时，它默认为严格模
"description": "Big 2-wheel scooter", "weight": 5.18 }, "after": { "id": 111, "name": "scooter", "description": "Big
"description": "", "type": "int", "is_partition_column": false }, { "column_name": "name", "description": ""
"hosts": [ { "ip":"192.168.0.1", "name":"ecs-97f8-0001" }, { "ip":"192.168.0.2", "name":"ecs-97f8-0002" }
安装dbt-core 使用pip安装建议版本的dbt-core： pip install dbt-core==1.7.9 pip是Python的包管理工具，通常与Python一起安装。 如果尚未安装pip，可以通过Python内置的ensurepip模块安装： python -m
"hosts": [ { "ip":"192.168.0.1", "name":"ecs-97f8-0001" }, { "ip":"192.168.0.2", "name":"ecs-97f8-0002" }
Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark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？
urce_rds。 数据库服务 单击输入框旁边的“选择”按钮，选择当前已创建的RDS实例名即可自动关联出来数据库服务器地址。 端口 RDS实例的端口。选择数据库服务器后自动自动关联。 数据库名称 当前需要迁移的RDS MySQL数据库名称。当前示例为3中创建的数据库“testrdsdb”。
要用到账号、用户和密码等信息。 区域 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region；专属R
String 队列名称。 请求消息 表2 请求参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 address 是 String 测试地址。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。
"description": "this is for test" } 响应示例 { "is_success": true, "message": "" } 状态码 状态码如表5所示。 表5 状态码 状态码 描述 200 创建成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码
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