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在对应连接的“操作”列，选择“更多”>“标签”。 进入标签管理页面，显示当前连接的标签信息。 单击“添加/编辑标签”，弹出“添加/编辑标签”对话框，配置参数。标签键和标签值设置完成后，单击“添加”，将标签加入到输入框中。 图1 添加标签 表1 标签配置参数 参数 参数说明 标签键 您可以选择： 在输入框的下拉列表中选择预定义标签键。
Format概述 Flink 提供了一套与表连接器（table connector）一起使用的表格式（table format）。 表格式是一种存储格式，定义了如何把二进制数据映射到表的列上。 表1 Flink支持格式 Formats 支持的Connectors CSV Kafka
nable和compression。 multiLevelDirEnable：本例设置为true，表示查询该表时会迭代读取表路径中的所有文件和子目录文件，若不需要此项配置可以设置为false或不设置（默认为false）； compression：当创建的OBS表需要压缩时，可以使
执行Checkpoint机制会影响实时计算性能，配置间隔时间需权衡对业务的性能影响及恢复时长，建议大于Checkpoint的完成时间，建议设置为5分钟。 Exactly Once模式保证每条数据只被消费一次，At Least Once模式每条数据至少被消费一次，请依据业务情况选择。
TUMBLE窗口结束之前，可以根据设置的触发频率周期性地触发窗口，输出从窗口开始时间到当前周期时间窗口内的计算结果值，但不影响最终窗口输出值，从而在窗口结束前的每个周期都可以看到最新的结果。 提高数据的精确性 在窗口结束后，允许设置延迟时间。根据设置的延迟时间，每到达一个迟到数据，则更新窗口的输出结果
创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 create table printSink
在DLI管理控制台左侧，选择“资源管理 > 队列管理”。 选择需要扩容的队列，单击“操作”列“更多”中的“弹性扩缩容”。 在“弹性扩缩容”页面，“变更方式”选择“扩容”，设置扩容的CU值。 图1 弹性扩容 确认费用无误后，单击“确定”。 弹性缩容 当计算业务较小，不需要那么大的队列规格时，可以通过手动变更队列规格来缩容当前队列。
在“程序包管理”页面，单击右上角“创建”可创建程序包。 在“创建程序包”对话框，配置如下参数： 包类型：PyFile。 OBS路径：选择1.aegg包所在的OBS路径。 分组设置和分组名称根据情况选择。 单击“确定”完成程序包上传。 在报错的Spark作业编辑页面，“依赖python文件”处选择已上传的egg程序包，重新运行Spark作业。
\"age\":\"23\"}")); Dataset<Row> dataFrame = sqlContext.read().json(javaRDD); 设置连接参数 String url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin";
paction执行合并的过程必须和实时任务解耦，通过周期调度Spark任务来完成异步Compaction，这个方案的关键之处在于如何合理的设置这个周期，周期如果太短意味着Spark任务可能会空跑，周期如果太长可能会积压太多的Compaction Plan没有去执行而导致Spark
单击右上方登录的用户名，在下拉列表中选择“统一身份认证”。 在左侧导航栏中，单击“委托”。 在“委托”页面，单击“创建委托”。 在“创建委托”页面，设置如下参数： 委托名称：按需填写，例如“dli_obs_agency_access”。 委托类型：选择“云服务”。 云服务：（“委托类型”选
优先级 当前弹性资源池中的优先级数字越大表示优先级越高。本例设置一条扩缩容策略，默认优先级为1。 1 时间段 首条扩缩容策略是默认策略，不能删除和修改时间段配置。 即设置00-24点的扩缩容策略。 00-24 最小CU 设置扩缩容策略支持的最小CU数。 16 最大CU 当前扩缩容策略支持的最大CU数。
选择“跨源管理 > 增强型跨源”。 进入增强型跨源连接列表页面，选择您需要查看的增强型跨源连接。 在列表页面的右上方单击可以自定义显示列，并设置表格内容显示规则、操作列显示规则。 在列表页面上方的搜索区域，您可以名称和标签筛选需要的增强型跨源连接。 单击查看增强型跨源连接详细信息。
StructField("value", DoubleType())]) 设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([("aaa", "abc",
命名表分区） ALTER_TABLE_RECOVER_PARTITION（恢复表分区） ALTER_TABLE_SET_LOCATION（设置分区的路径） SHOW_PARTITIONS（显示所有分区） SHOW_CREATE_TABLE（查看建表语句） TABLE上可以赋权/回收的权限：
USING csv OPTIONS (path "obs://DLI-demo/data/JData_Action"); 执行查询 常用查询语句可以设置为模板，下次查询的时候在模板管理页面可以查看，具体操作可参见《数据湖探索用户指南》中的《模板管理》。 分析出10大用户点赞数最多的产品 执
x：空值在CSV数据源中为""。 Spark3.3.x：空值在CSV数据源中无引号。 如需在Spark3.3.x版本中恢复Spark2.4.x的格式，可以通过设置spark.sql.legacy.nullValueWrittenAsQuotedEmptyStringCsv为 true来实现。 升级引擎版本后是否对作业有影响：
automatic默认为true)。 Archive操作并不是每次写数据时都会触发，至少需要满足以下两个条件： Hudi表满足hoodie.keep.max.commits设置的阈值。如果是Flink写hudi至少提交的checkpoint要超过这个阈值；如果是Spark写hudi，写Hudi的次数要超过这个阈值。
Hudi当前只有int、bigint、float、double、decimal、string、date、timestamp、boolean、binary类型支持设置默认值。 Hudi表必须指定primaryKey与preCombineField。 在指定路径下创建表时，如果路径下已存在Hudi表，则建
sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-mongo").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 5 6 url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin"
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