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创建表salary，并添加数据，命令示例如下： CREATE EXTERNAL TABLE salary ( dept STRING, -- 部⻔名称 userid string, -- 员⼯ID sal INT -- 薪⽔ ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS
图1 Flink作业配置参数 对于Flink Jar作业，您需要在代码中开启Checkpoint，同时如果有自定义的状态需要保存，您还需要实现ListCheckpointed接口，并为每个算子设置唯一ID。
创建了一个名为student的OBS分区表，表中有学生学号（id），学生姓名（name），学生院系编号（facultyNo）和学生班级编号（classNo），该表使用学生院系编号（facultyNo）和学生班级编号（classNo）进行分区。
create table redisSource( car_id STRING, car_owner STRING, car_brand STRING, car_speed INT ) with ( 'connector.type' = 'redis', 'connector.host
示例 1 2 3 4 5 6 create table 1_datasource_mongo.test_momgo(id string, name string, age int) using mongo options( 'url' = '192.168.4.62:8635,192.168.5.134
* 否 配置kafka任意原生属性 示例 将kafkaSink的数据输出到Kafka中 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 create table kafkaSink( car_id STRING, car_owner STRING
= '0.11', 'connector.topic' = 'test_json', 'connector.properties.bootstrap.servers' = 'xx.xx.xx.xx:9092', 'connector.properties.group.id
dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(1, "Katie", 19)]) # Setting schema schema = StructType([StructField("id", IntegerType
并提交运行，其代码如下： create table kafkaSource( log string ) with ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = '<yourTopic>', 'properties.group.id
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 create table jdbcSink( car_id STRING, car_owner STRING, car_brand STRING, car_speed INT ) with
设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(123, "Katie", 19)]) 设置schema 1 2 3 schema = StructType([StructField("id", IntegerType
创建消息通知主题 操作场景 确定创建消息通知主题后，您可在消息通知服务的“主题管理”页面中，对相应的主题添加订阅，选择不同方式（例如短信或者邮件等）进行订阅。订阅成功后，如果作业失败，则系统将会自动发送消息到您指定的订阅终端。 如果作业提交1分钟内立即失败，通常不会触发消息通知。
创建表salary，并添加数据，命令示例如下： CREATE EXTERNAL TABLE salary ( dept STRING, -- 部⻔名称 userid string, -- 员⼯ID sal INT -- 薪⽔ ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS
kafka', 'topic' = 'KafkaTopic', 'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort', 'properties.group.id
kafka', 'topic' = 'KafkaTopic', 'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort', 'properties.group.id
CREATE TABLE tabletest ( `id` VARCHAR(32) NOT NULL, `name` VARCHAR(32) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARACTER SET
FROM RANGE(1, 3); 插入新的查询结果到分区 (p1 = 3, p2 = 4) 中 INSERT OVERWRITE TABLE data_source_tab1 PARTITION (p1 = 3, p2 = 4) SELECT id FROM RANGE(3
appName("spark_jar_hudi_demo") .getOrCreate // 步骤2：构造写入用的DataFrame数据 val schema = StructType(Array( StructField("id
注意事项 无 示例 create table jdbcSource ( car_id STRING, car_owner STRING, car_age INT, average_speed INT, total_miles INT) with ( 'connector.type
表的存储路径 'table.type' = 'MERGE_ON_READ', //Hudi表类型 'hoodie.datasource.write.recordkey.field' = 'id
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