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端口。 将入方向源地址配成0.0.0.0/0，端口8000，仍然无法连接，继续排查子网配置。客户的DWS子网关联了网络ACL。网络ACL是一个子网级别的可选安全层，通过与子网关联的出方向/入方向规则控制出入子网的数据流。关联子网后，网络ACL默认拒绝所有出入子网的流量，直至添加放
--> </plugins> <!-- ... --> </build> 随后在main目录下创建scala目录，并新建一个包，随后在包目录下新建一个scala文件，在里面写入： import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions
array：array[index] - row：row.key array 的起始下标从 1 开始，即 array[1] 是 array 的第一个元素。 array 的元素必须同类型，row 的元素可以不同类型。 父主题： Flink SQL作业类
在DLI控制台修改数据库所有者 在实际使用过程中，开发人员创建了数据库和表，交给测试人员进行测试，测试人员测试完成后，再交给运维人员进行体验，在这种情况下，可以通过修改数据库的所有者，将数据转移给其他所有者。 修改数据库所有者 修改数据库所有者的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。
在Kafka管理控制台，选择“Kafka专享版”，单击对应的Kafka名称，进入到Kafka的基本信息页面。 单击“Topic管理 > 创建Topic”，创建一个Topic。Topic配置参数如下： Topic名称。本示例输入为：testkafkatopic。 分区数：1。 副本数：1。 其他参数保持默认即可。
PARTITIONS [catalog_name.][db_name.]table_name [PARTITION (partitionSpecs)]; 描述 这个表达式用于列出指定的的所有分区。 示例 SHOW PARTITIONS test PARTITION(hr = '12'
message 是 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 否 String 提交请求成功时，生成并提交一个新的作业，返回作业ID。用户可以使用作业ID来查询作业状态和获取作业结果。 status 是 String 作业状态。状态可能为运行中（R
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与DWS集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 语法格式 DWS结果表中不允许指定所有属性为PRIMARY
创建路由（废弃） 功能介绍 该API用于创建跨源需要的路由。 当前接口已废弃，不推荐使用。推荐使用创建路由。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v2.0/{project_id}/datasource/enhanced-con
多会导致性能问题，所以元数据文件数量最好控制在1000以内。 如何执行Archive 写完数据后archive Spark SQL（set设置如下参数，写数据时触发） hoodie.archive.automatic=true hoodie.keep.max.commits=30
offset 否 String 查询结果偏移量，默认为0（连接以创建时间进行排序）。 auth_info_name 是 String 认证信息名，同一个project下唯一。 请求参数 无 响应参数 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。
创建路由 功能介绍 该API用于创建跨源需要的路由。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： POST /v3/{project_id}/datasource/enhanced-connections/{connection_id}/routes
管理队列 查看队列的基本信息 队列权限管理 分配队列至项目 创建消息通知主题 队列标签管理 队列属性设置 测试地址连通性 删除队列 变更普通队列规格 普通队列弹性扩缩容 设置普通队列的弹性扩缩容定时任务 修改普通队列的网段 父主题： 创建弹性资源池和队列
offset 否 String 查询结果偏移量，默认为0（连接以创建时间进行排序）。 auth_info_name 是 String 认证信息名，同一个project下唯一。 请求参数 无 响应参数 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。
driver = "org.postgresql.Driver" 设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(1, "Katie", 19)]) 设置schema 1 2 3 schema = StructType([StructField("id"
1999 (1 row) to_ieee754_32(real) → varbinary 根据IEEE 754算法，将单精度浮点数编码为一个32位大端字节序的二进制块。 select to_ieee754_32(3.14); _col0 -------------
mysql.jdbc.Driver" 参数说明请参考表1。 设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(123, "Katie", 19)]) 设置schema 1 2 3 schema = StructTy
); 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 connector 是 固定为print。 print-identifier 否 配置一个标识符作为输出数据的前缀。 standard-error 否 该值只能为true或false，默认为false。 若为true，则表示输出
])，concat(string <str1>, string <str2>[,...]) ARRAY或STRING 连接多个字符串，合并为一个字符串，可以接受任意数量的输入字符串。 concat_ws concat_ws(string <separator>, string <str1>
通用队列操作OBS表如何设置AK/SK 如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 如何通过JDBC设置spark.sql
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