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uth/tokens，请参见地区和终端节点，获取命令中IAM的Endpoint及消息体中的区域名称。 请求内容示例如下。 下面示例代码中的斜体字需要替换为实际内容，详情请参考《统一身份认证服务API参考》。 { "auth": { "identity": {
流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入，并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入（表示对应 key 的消息被删除）。Flink将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件 确保已创建Kafka集群。
流。它会将INSERT/UPDATE_AFTER数据作为正常的Kafka消息写入，并将DELETE数据以value为空的Kafka消息写入（表示对应 key 的消息被删除）。Flink将根据主键列的值对数据进行分区，从而保证主键上的消息有序，因此同一主键上的更新/删除消息将落在同一分区中。 前提条件 确保已创建Kafka集群。
SDK让您无需关心请求细节即可快速使用数据湖探索服务。本节操作介绍如何在Python环境获取并使用SDK。 使用须知 要使用DLI Python SDK访问指定服务的 API ，您需要确认已在DLI管理控制台开通当前服务并完成服务授权。 Python版本建议使用2.7.10和3.4
Java SDK 让您无需关心请求细节即可快速使用数据湖探索服务。本节操作介绍如何获取并使用Java SDK 。 使用须知 要使用DLI Java SDK 访问指定服务的 API ，您需要确认已在DLI控制台开通当前服务并完成服务授权。 Java SDK 支持 Java JDK 1.8
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》。 如果选择spark版本为2
Kafka源表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changelog流，其中每
Kafka源表 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 作为 source，upsert-kafka 连接器生产changelog流，其中每
的字段类型。 编写代码示例 import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache
为“-1”，会导致查询失败。 该SDK接口不支持sql_pattern，即通过指定sql片段作为作业过滤条件进行查询。 如果需要则可以通过查询所有作业API接口指定该参数进行查询。 查询作业结果 DLI提供查询作业结果的接口。您可以使用该接口通过JobId查询该作业信息。示例代码如下：
按照存储在DLI服务中的表数据存储量（单位为“GB”）收取存储费用。 在估算存储费用时，请特别注意，DLI采用压缩存储，通常能压缩到原文件大小的 1/5 。DLI存储按照压缩后的大小计费。 如果数据存储在OBS服务中，则DLI服务不收取存储费用，对应的费用由OBS服务收取。 计费规则
DMS输出流 分布式消息服务Kafka是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务，向用户提供可靠的全托管式的Kafka消息队列。 DLI支持将作业的输出数据输出到DMS的Kafka实例中。 创建DMS Kafka输出流的语法与创建开源Apache Kafka输出流一样，具体请参见MRS
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》。 如果选择spark版本为2
登录管理控制台，从主页选择“EI企业智能”>“EI大数据”>“数据湖探索”。 API方式 如果用户需要将云平台上的DLI服务集成到第三方系统，用于二次开发，可以使用API方式访问DLI服务。 具体操作请参见《数据湖探索API参考》。 JDBC DLI支持使用JDBC连接服务端进行数据查询操作。具体内容请参考《数据湖探索开发指南》。
使用标签标识云资源。包括“标签键”和“标签值”。如果您需要使用同一标签标识多种云资源，即所有服务均可在标签输入框下拉选择同一标签，建议在标签管理服务（TMS）中创建预定义标签。 具体请参考《标签管理服务用户指南》。 说明： 最多支持20个标签。 一个“键”只能添加一个“值”。 标签键：在输入框中输入标签键名称。
挖掘和分析服务。DWS的更多信息，请参见《数据仓库服务管理指南》。 注意事项 通过OBS转储支持两种中间文件方式： ORC： ORC格式不支持Array数据类型，如果使用ORC格式，需先在DWS中创建外部服务器，具体可参考《数据仓库服务数据库开发指南》中“创建外部服务器”章节。 CSV：
您可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索数据湖探索服务产生的监控指标和告警信息。 例如监控DLI队列资源使用量和作业的运行情况。了解更多DLI支持的监控指标请参考使用CES监控DLI服务。 使用CTS审计DLI服务 通过云审计服务，您可以记录与DLI服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和
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》。 如果选择spark版本为2
Spark作业相关 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 提交批处理作业 DLI提供执行批处理作业的接口。您可以使用该接口执行批处理作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
driverID, carNumber, sum(isRapidlySpeedup) as rapidlySpeedupTimes, sum(isRapidlySlowdown) as rapidlySlowdownTimes, sum(isNeutralSlide)
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