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使用初始化DIS客户端后的客户端实例将用户的流式数据通过DIS通道上传至DIS服务。 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：
Plugin是数据接入服务（DIS）为Logstash开发的插件，包含DIS Input与DIS Output。 DIS Input用于从DIS服务下载数据到Logstash。 DIS Output用于将Logstash中的数据上传到DIS服务。 DIS Logstash Plugin安装流程如图1所示。
Plugin是数据接入服务（DIS）为Flume开发的插件，包含DIS Source与DIS Sink。 DIS Source用于从DIS服务下载数据到Flume Channel。 DIS Sink用于将Flume Channel中的数据上传到DIS服务。 DIS Flume Plugin安装流程如图1所示。
获取项目ID和账号ID 项目ID表示租户的资源，账号ID对应当前账号，IAM用户ID对应当前用户。用户可在对应页面下查看不同Region对应的项目ID、账号ID和用户ID。 注册并登录管理控制台。 在用户名的下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面，查看账号名和账号ID、
DIS可以向对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）上传数据。 前提条件 已参考自动创建委托创建IAM委托，授权DIS服务去访问用户的OBS。 数据转储 用户在新增转储任务时可设置”数据转储地址”。当“数据转储”设置为“OBS”时，DIS会将通道数据周期性导入OBS。
DIS Flink Connector概述 DIS Flink Connector是数据接入服务（DIS）提供的一个sdk。 DIS Flink Connector支持将DIS作为数据源创建Stream对接Flink。 父主题： 使用DIS Flink Connector上传与下载数据
DIS Agent概述 DIS Agent是数据接入服务（DIS）提供的一个客户端程序，具有如下功能： 持续查询文本文件，实时收集增量数据按分隔符解析并上传到DIS通道(通道源数据类型为BLOB/JSON/CSV)。 DIS Agent安装流程如图1所示。 图1 安装流程 父主题：
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 正常返回 错误码 请参见错误码。 父主题： 监控管理
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 正常返回 错误码 请参见错误码。 父主题： 监控管理
mber定义的序列号）所在的记录开始读取数据。此类型为默认游标类型。- AFTER_SEQUENCE_NUMBER：从特定序列号（即starting-sequence-number定义的序列号）后的记录开始读取数据。- TRIM_HORIZON：从最早被存储至分区的有效记录开始读
Key的记录会分配到同一个分区。此配置项可设置每条记录的PartitionKey值，取值如下： RANDOM_INT：PartitionKey的值为随机数字的字符串，记录均匀分布在每个分区。 FILE_NAME：PartitionKey的值为文件名称字符串，记录分布在特定的一个分区中。
文件内没有错误即表示开发环境配置成功，此文件的逻辑是读取DIS通道中的数据并统计每个单词出现次数。 DISSparkStreamingExample是一个使用Assign模式的样例，不具备停止再启动时从上一次停止位置开始的能力。使用到的SDK构造方法如下： ConsumerStrategies
参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 streamname="dis-test1"| #已存在的通道名 putRecords_sample.py文件中的putRecords_test方法中的records为需要上传的数据内容，数据上传格式如下：
默认值 stream 是 指定在DIS服务上创建的通道名称。 与DIS控制台“购买接入通道”时配置的“通道名称”取值一致。 ak 是 用户的Access Key。 获取方式请参见检查认证信息。 请根据实际情况配置 sk 是 用户的Secret Key。 获取方式请参见检查认证信息。
DIS Spark Streaming概述 DIS Spark Streaming是数据接入服务（DIS）提供的一个sdk，支持将DIS作为数据源创建DStream对接SparkStreaming。 DIS Spark Streaming使用流程如图1所示。 图1 DIS Spark
什么是流控？ 流控就是超过通道内分区的最大吞吐量开始限流，对资费和数据没有影响。 父主题： 一般性问题
on_key。 sequence_number String 该条数据的序列号。 data String 下载的数据。 下载的数据为序列化之后的二进制数据（Base64编码后的字符串）。 比如下载数据接口返回的数据是“ZGF0YQ==”，“ZGF0YQ==”经过Base64解码之后是“data”。
因数据转储成功后，存储的目录结构取决于源数据的时间戳和时间目录格式定义的年月日层级。本示例中，时间目录格式精确到日，所以数据最终存储目录结构为“桶名称/转储文件目录/2010/10/12”。 源数据时间戳 时间戳的属性名。 说明： 请输入您待上传的源数据中定义的时间戳对应的字段名称。 时间戳的格式，从下拉框中选择。
GMT+08:00 状态 日志转储的状态。 已完成 失败 异常 读取记录数 从通道内读取的用户记录数。 写入记录数 写入目标服务（如MRS)的记录数，例如通道内的一条用户记录可能转换为多条记录写入MRS服务的opentsdb。 转储文件名 转储到目标服务的文件名称。 从通道内读取的用户记录会写入文
适用于不知道消费位置，但想从指定的时间或者从已知上次消费的停止时间开始消费的场景 若最老一条数据的上传时间为C，则timestamp>=c即可 若timestamp大于最新一条数据的时间戳或者是未来时间，则从最新一条数据之后开始读取。 样例代码 使用初始化DIS客户端初始化后的客户端实例通过DIS通道获取数据。
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