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传参不能为JSON格式。 对应批处理作业提交提供两个接口： 异步 asyncSubmit，提交后直接返回，不等待 同步 submit，提交后会一直等待作业执行结束 删除批处理作业 DLI提供删除批处理作业的接口。您可以使用该接口删除批处理作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6
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
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
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
能力，提高计算的可靠性。 商用 队列管理概述 2 支持Spark作业开发者模式 用户可以在DLI管理控制台采用API接口模式设置参数及参数值。 商用 创建批处理作业API 2020年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 支持数据扫描量套餐包 DLI增加数据扫描量套餐包，降低数据扫描量费用。
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
什么区别？ DLI和MRS都支持Spark组件，但在服务模式、接口方式、应用场景和性能特性上存在一些差异。 DLI服务的Spark组件是全托管式服务，用户对Spark组件不感知，仅仅可以使用该服务，且接口为封装式接口。 DLI的这种模式减轻了运维负担，可以更专注于数据处理和分析任务本身。
driverID, carNumber, sum(isRapidlySpeedup) as rapidlySpeedupTimes, sum(isRapidlySlowdown) as rapidlySlowdownTimes, sum(isNeutralSlide)
更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 在线生成SDK代码 【样例】 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 如图1所示。 图1
队列相关 约束限制 当前使用SDK创建的作业不支持在default队列上运行。 查询所有队列 DLI提供查询队列列表接口，您可以使用该接口并选择相应的队列来执行作业。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 def list_all_queues(dli_client):
streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig; import org.apache.flink.streaming.api.environment
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过SQL API访问 未开启Kerberos完整代码示例 1 2 3 4
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。MRS基于Apache Kafka在平台部署并托管了Kafka集群。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka
SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 创建队列 DLI提供创建队列的接口，您可以使用该接口创建队列。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 private static void createQueue(DLIClient
streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig; import org.apache.flink.streaming.api.environment
配置DLI云服务委托权限 使用DLI服务前请先配置DLI云服务权限。 本节操作适用于以下场景： 首次使用DLI服务，请参考本节操作按需配置DLI云服务委托权限。 使用DLI的过程中需要与其他云服务协同工作，因此需要您将部分服务的操作权限委托给DLI服务，确保DLI具备基本使用的权
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
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。 前提条件 Kafka服务端的端口如果监听在hostname上，则需要将Kafka Broker节点的hos
通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过SQL API访问MRS HBase 未开启kerberos认证样例代码 #
提供了一个统一的API，用于管理元数据，并使其可以从Table API和SQL查询语句中来访问。详情参考Apache Flink Catalogs 功能描述 HiveCatalog有两个用途：作为原生Flink元数据的持久化存储，以及作为读写现有Hive元数据的接口。 Flink 的Hive
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