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testtable\n" } 状态码 状态码如表4所示。 表4 状态码 状态码 描述 200 操作成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后,将不会返回上述结果,而是返回错误码和错误信息,更多介绍请参见错误码。 父主题: 表相关API(废弃)
1551345369070 } 状态码 状态码如表6所示。 表6 状态码 状态码 描述 201 上传成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后,将不会返回上述结果,而是返回错误码和错误信息,更多介绍请参见错误码。 父主题: 分组资源相关API(废弃)
'datagen' ); 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 数据类型 参数说明 connector 是 无 String 指定要使用的连接器,这里是'datagen'。 rows-per-second 否 10000 Long 每秒生成的行数,用以控制数据发出速率。 fields
"job_mode":"async" } 状态码 状态码如表4所示。 表4 状态码 状态码 描述 200 导出成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后,将不会返回上述结果,而是返回错误码和错误信息,更多介绍请参见错误码。 父主题: SQL作业相关API
Top-N 需要 PARTITION BY 子句包含窗口表值函数或窗口聚合产生的 window_start 和 window_end。 否则优化器无法翻译。 更多介绍和使用请参考开源社区文档:窗口Top-N。 语法格式 SELECT [column_list] FROM ( SELECT
"ACTIVE" } ] } 状态码 状态码如表9所示。 表9 状态码 状态码 描述 200 查询成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后,将不会返回上述结果,而是返回错误码和错误信息,更多介绍请参见错误码。 父主题: 增强型跨源连接相关API
在低成本的对象存储服务OBS上,高频访问的热数据存放在数据引擎(CloudTable和DWS)中,降低整体存储成本。 告警快速敏捷触发服务器弹性伸缩:对CPU、内存、硬盘空间和带宽无特殊要求。 建议搭配以下服务使用 DIS、CDM、OBS、DWS、RDS、CloudTable 图2
<topic_name>-value'或'<topic_name>-key'作为默认主题名称,如果此格式用作键或值的格式。但是对于其他连接器(例如'filesystem'),在用作sink时需要使用主题选项。 debezium-avro-confluent.url 否 (none)
将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
将写好的java代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
"message": "" } 状态码 状态码如表6所示。 表6 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 调用接口出错后,将不会返回上述结果,而是返回错误码和错误信息,更多介绍请参见错误码。 父主题: 表相关API(废弃)
] } 状态码 状态码如表5所示。 表5 状态码 状态码 描述 200 查询成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后,将不会返回上述结果,而是返回错误码和错误信息,更多介绍请参见错误码。 父主题: 队列相关API(推荐)
将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
分组设置和组名称根据情况选择设置,方便后续识别和管理程序包。 单击“确定”,完成创建程序包。 创建UDF函数。 登录DLI管理控制台,单击“SQL编辑器”,执行引擎选择“spark”,选择已创建的SQL队列和数据库。 图11 选择队列和数据库 在SQL编辑区域输入下列命令创建UDF函数,单击“执行”提交创建。
化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase(Hadoop) 的工具类 org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes 进行字节数组和 Flink 数据类型转换。 Flink的HBase连接器将所有数据类型(除字符串外)null 值编码成空字节。对于字符串类型,null
化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase(Hadoop) 的工具类 org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes 进行字节数组和 Flink 数据类型转换。 Flink的HBase连接器将所有数据类型(除字符串外)null 值编码成空字节。对于字符串类型,null
将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
'datagen' ); 参数说明 表2 参数说明 参数 是否必选 默认值 数据类型 参数说明 connector 是 无 String 指定要使用的连接器,这里是'datagen'。 rows-per-second 否 10000 Long 每秒生成的行数,用以控制数据发出速率。 number-of-rows
则将会为每个分区创建一个目录。 WITH OPTIONS 表属性用于创建 table source/sink ,一般用于寻找和创建底层的连接器。 表达式 key1=val1 的键和值必须为字符串文本常量。 注意: 使用 CREATE TABLE 语句注册的表均可用作 table source
将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。