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random是无界的生成器。 sequence生成器，您可以通过“fields.#.start”和“fields.#.end”指定序列的起始和结束值。sequence是有界的生成器，当序列数字达到结束值，读取结束。
random是无界的生成器。 sequence生成器，您可以通过“fields.#.start”和“fields.#.end”指定序列的起始和结束值。sequence是有界的生成器，当序列数字达到结束值，读取结束。
如果有字段生成器类型为序列生成器，则当生成数据的行数达到上限或者序列数字达到结束值时，都不会再生成数据。 fields.#.kind 否 random String 指定 '#' 字段的生成器。 '#' 字段必须是DataGen表中的字段，实际使用时需要将'#'替换为相应字段名。
amount int ) with ( 'connector' = 'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器
这种机制保证了实时程序运行时，遇到异常或者机器问题时能够进行自我恢复。 从checkpoint恢复的原则 通常当作业执行失败、资源异常重启等非人为触发的异常场景时，支持从checkpoint恢复。
amount int ) with ( 'connector' = 'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器
amount int ) with ( 'connector' = 'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器
例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。 用户使用自定义镜像功能需要具备Docker相关的基础知识。 使用限制 创建自定义镜像必须使用DLI提供的基础镜像。 不能随意修改基础镜像中DLI相关组件及目录。
\r\n) with (\r\n 'connector' = 'datagen',\r\n 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据\r\n 'fields.name.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器
classNo INT ) with ( 'connector' = 'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.name.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器
使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。
对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的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。
例如“3d3c68f7-f608-473f-b60c-b0c44ad4cc4e”，UUID 是使用加密强的伪随机数生成器生成的。 BIN(INT) 以二进制格式返回 INTEGER 的字符串表示形式。如果 INTEGER 为 NULL，则返回 NULL。
amount int ) with ( 'connector' = 'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器
amount int ) with ( 'connector' = 'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器
string, amount int) with ( 'connector' = 'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器
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支持多种数据源和格式，提供了丰富的数据处理能力，包括但不限于SQL查询、机器学习等。详细操作请参考创建Spark作业。 适用于大规模数据处理和分析，如机器学习训练、日志分析、大规模数据挖掘等场景。
例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式方便地帮助用户进行功能扩展。 发布区域：全部 创建自定义镜像
操作步骤 在使用JDBC的机器中安装JDK，JDK版本为1.7或以上版本，并配置环境变量。
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