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在MRS Manager上，选择“系统 > 权限 > 用户”，单击“添加用户”，在添加用户页面分别配置如下参数。 用户名：自定义的用户名。当前示例输入为：testuser2。 用户类型：当前选择为“人机”。 密码和确认密码：输入当前用户名对应的密码。
队列名称不区分大小写，系统会自动转换为小写。 类型：队列类型选择“通用队列”。“按需计费”时需要勾选“专属资源模式”。 AZ策略、CPU架构、规格：保持默认即可。 企业项目：当前选择为“default”。 高级选项：选择“自定义”。 网段：配置队列网段。
队列名称不区分大小写，系统会自动转换为小写。 类型：队列类型选择“通用队列”。“按需计费”时需要勾选“专属资源模式”。 AZ策略、CPU架构、规格：保持默认即可。 企业项目：当前选择为“default”。 高级选项：选择“自定义”。 网段：配置队列网段。
使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 操作场景 在Linux或Windows环境下您可以使用JDBC应用程序连接DLI服务端提交作业。 使用JDBC连接DLI提交的作业运行在Spark引擎上。 JDBC版本2.X版本功能重构后，仅支持从DLI作业桶读取查询结果，如需使用该特性需具备以下条件
队列名称不区分大小写，系统会自动转换为小写。 类型：队列类型选择“通用队列”。“按需计费”时需要勾选“专属资源模式”。 AZ策略、CPU架构、规格：保持默认即可。 企业项目：当前选择为“default”。 高级选项：选择“自定义”。 网段：配置队列网段。
说明： 如果数据库和表不存在，请先创建数据库和表，否则系统会报错并且运行失败。 user RDS数据库用户名。 password RDS数据库用户名对应密码。
购买DataArts Studio实例的用户，系统将默认为其创建一个默认的工作空间“default”，并赋予该用户为管理员角色。您可以使用默认的工作空间，也可以参考本章节的内容创建一个新的工作空间。 如需创建新的空间请参考创建并管理工作空间。
队列名称不区分大小写，系统会自动转换为小写。 类型：队列类型选择“通用队列”。“按需计费”时需要勾选“专属资源模式”。 AZ策略、CPU架构、规格：保持默认即可。 企业项目：当前选择为“default”。 高级选项：选择“自定义”。 网段：配置队列网段。
某些语言将多个代码点组合成单个用户感观字符（这是语言书写系统的基本单位），但是函数会将每个代码点视为单独的单位。 lower和upper函数不执行某些语言所需的区域设置相关、上下文相关或一对多映射。 chr(n) → varchar 描述：返回Unicode编码值为n的字符值。
Flink Opensource SQL使用DEW管理访问凭据 操作场景 DLI将Flink作业的输出数据写入到Mysql或DWS时，需要在connector中设置账号、密码等属性。但是账号密码等信息属于高度敏感数据，需要做加密处理，以保障用户的数据隐私安全。 数据加密服务（Data
Spark Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 操作场景 DLI将Spark Jar作业并的输出数据写入到OBS时，需要配置AKSK访问OBS，为了确保AKSK数据安全，您可以通过数据加密服务（Data Encryption Workshop，DEW）、云凭据管理服务（Cloud
建议搭配以下服务使用 OBS，DIS，DWS，RDS 图1 游戏运营数据分析 异构数据源联邦分析 车企数字化服务转型 面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革，车企通过构建车联云平台和车机OS，将互联网应用与用车场景打通，完成车企数字化服务转型，从而为车主提供更好的智联出行体验，增加车企竞争力
Flink Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 操作场景 DLI将Flink Jar作业的输出数据写入到OBS时，需要配置AKSK访问OBS，为了确保AKSK数据安全，您可以通过数据加密服务（Data Encryption Workshop，DEW）、云凭据管理服务（Cloud
在使用时系统先按照spark.sql.aggregate.adaptivePartialAggregationInterval配置的间隔进行分析，当处理的行数到达间隔之后，再计算”已处理的group分组/已处理的行数”，如果比例大于配置的阈值，则认为预聚合效果不好，此时可以直接选择跳过
使用Flink Jar读写DIS开发指南 概述 本节操作介绍基于Flink 1.12版本的Flink Jar作业读写DIS数据的操作方法。 Flink 1.12版本Flink Opensource SQL作业不支持使用DLI提供的connector读写DIS，因此推荐您使用本节操作提供的方法
21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 # _*_ coding: utf-8 _*_ from __future__ import print_function from pyspark.sql import SparkSession import os
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