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系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 否 String 此SQL将生成并提交一个新的作业，返回作业ID。用户可以使用作业ID来查询作业状态和获取作业结果。 job_mode 否 String 作业执行模式： async：异步 sync：同步 请求示例 将db2.t2的
已创建DLI访问DEW的委托并完成委托授权。该委托需具备以下权限： DEW中的查询凭据的版本与凭据值ShowSecretVersion接口权限，csms:secretVersion:get。 DEW中的查询凭据的版本列表ListSecretVersions接口权限，csms:secretVersion:list。
SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 数据类型的使用，请参考Format章节。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 create
单击“启动”后，跳转至“作业配置清单”页面。 在“作业配置清单”页面，确认作业信息及价格，如果无误，单击“立即启动”。 作业启动后，可在对应作业的“状态”列中查看运行成功或失败。 停止作业 当用户不需要运行某个作业时，用户可以将状态为“运行中”和“提交中”的作业停止。 在DLI管理控制台的左侧导航栏
SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 数据类型的使用，请参考Format章节。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 create
例如：obs://桶名/包名。 modules 否 Array of Strings 依赖的系统资源模块名，具体模块名可通过查询组内资源包（废弃）接口查看。 DLI系统提供了用于执行跨源作业的依赖模块，各个不同的服务对应的模块列表如下： CloudTable/MRS HBase:
如果队列名称已存在，单击“提交”时，系统会提示“Queue xxx already exists”错误，可返回“上一步”进行修改。 队列创建成功后，您可以在“队列管理”页面查看和选择使用对应的队列。 新队列第一次运行作业时，需要一定的时间，通常为6~10分钟。 父主题： 创建弹性资源池和队列
仅支持获取AK、SK、SecurityToken。 获取到AK、SK、SecurityToken后，请参考如何使用凭据管理服务替换硬编码的数据库账号密码查询凭据。 约束限制 仅支持Flink1.15版本使用委托授权访问临时凭证： 在创建作业时，请配置作业使用Flink1.15版本 已在作业中配
分钟内没有观测到新纪录，这个窗口将会被关闭。会话时间窗口可以使用事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）。 在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。 time_attr设置为
分钟内没有观测到新纪录，这个窗口将会被关闭。会话时间窗口可以使用事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）。 在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。 time_attr设置为
WINDOW 语法说明 Group Window定义在GROUP BY里，每个分组只输出一条记录，包括以下几种： 分组函数 在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。 time_attr设置为
into opentsdb_test values('aaa', 'abc', '2021-06-30 18:00:00', 30.0)") 查询数据 result = sparkSession.sql("SELECT * FROM opentsdb_test") 通过DataFrame
插入数据 1 sparkSession.sql("insert into test_dds values('3', 'Ann',23)") 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from test_dds").show() 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至DLI中。
sql("INSERT INTO TABLE person VALUES ('John', 30),('Peter', 45)".stripMargin) 查询数据 1 sparkSession.sql("SELECT * FROM person".stripMargin).collect().foreach(println)
grade.science[1]'), JSON_VAL(message,'$.grade.dddd') from kafkaSource; 查看taskmanager的out文件的输出结果 +I[null, James, [80,85], [80,85], 85, null] 父主题：
opentsdb_test values('futian', 'abc', '1970-01-02 18:17:36', 30.0)") 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from opentsdb_test").show() 返回结果： 通过DataFrame
创建CSS跨源表的参数详情可参考表1。 插入数据 1 sparkSession.sql("insert into css_table values(3,'tom')") 查询数据 1 2 jdbcDF = sparkSession.sql("select * from css_table") jdbcDF.show()
插入数据 1 sparkSession.sql("insert into dli_to_dws values(2,'John',24)") 查询数据 1 jdbcDF = sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show() 操作结果
grade.science[1]"), JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") FROM kafkaSource; 查看输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80,85]","message4":"[80
grade.science[1]"),JSON_VAL(message,"$.grade.dddd") from kafkaSource; 查看sink中kafka的topic中的输出结果 {"message1":null,"message2":"swq","message3":"[80
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