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如上述举例中的car_infos_sink表，是否开启了Checkpoint。如果未开启则需要开启Checkpoint参数，重新运行作业生成OBS数据文件。 开启Checkpoint步骤如下。 到DLI管理控制台，左侧导航栏选择“作业管理 > Flink作业”，在对应的Flink作业所在行，操作列下单击“编辑”。
量较多时，系统分页显示，您可以查看任何状态下的作业。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID，由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。 用户名 执行Spark作业的用户名称。 状态 作业的状态信息，包括如下。
from testcsvdata2source; 图3 查询结果 在OBS桶的“obs://dli-test-021/data”目录下刷新后查询，生成了csv数据文件，文件内容为insert插入的数据内容。 图4 查询结果 指定的OBS数据目录包含数据文件。 在OBS桶“dli-test
shuffle数据优化 提升资源扩缩容的稳定性，当shuffle文件不需要时清理Executor。 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
启“恢复保存点”，作业将从选择的savepoint文件中恢复消费位点及状态。同时，由于Flink Checkpoint和Savepoint生成机制及格式一致，因而，也可以通过Flink作业列表“操作”列中的“更多”>“导入保存点”，导入OBS中最新成功的Checkpoint，并从中恢复。
使用跨源密码认证时配置为“true”。 如果在DDS中已存在collection，则建表可以不指定schema信息，DLI会根据collection中的数据自动生成schema信息。 示例 1 2 3 4 5 6 create table 1_datasource_mongo.test_momgo(id
DL中定义的顺序连接所有主键字段，从而为每一行生成一个文档ID字符串。某些类型（例如BYTES、ROW、ARRAY和MAP等）由于没有对应的字符串表示形式，所以不允许其作为主键字段。如果未指定主键，Elasticsearch将自动生成随机的文档ID。 Elasticsearch结果表同时支持静态索引和动态索引。
connector.key-column 否 table存储模式下可配置，将该字段值作为redis中的ext-key，未配置时，ext-key为生成的uuid。 示例 从Redis中读取数据。 create table redisSource( car_id STRING, car_owner
安全CSS集群的证书，生成的keystore文件在OBS上的地址。 es.net.ssl.keystore.pass 安全CSS集群的证书，生成的keystore文件时的密码。 es.net.ssl.truststore.location 安全CSS集群的证书，生成的truststore文件在OBS上的地址。
data_type 是 String 导入的数据类型（当前支持csv、parquet、orc、json、avro数据类型）。 说明： 不支持导入Hive表生成的avro格式数据。 database_name 是 String 导入表所属的数据库名称。 table_name 是 String 导入表的名称。
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3
作业列表、查询作业详情、查询作业执行计划、查询作业监控信息、批量停止作业、删除作业、批量删除作业、导出Flink作业、导入Flink作业、生成Flink SQL作业的静态流图、创建IEF消息通道、边缘Flink作业状态上报、边缘Flink作业Action回调、IEF系统事件上报。
sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至DLI中。 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Spar
不生效。 说明： 如果在DDS中已存在collection，则建表可以不指定schema信息，DLI会根据collection中的数据自动生成schema信息。 user 访问DDS集群用户名。 password 访问DDS集群密码。 图1 mongo的链接地址信息 插入数据 sparkSession
pile”对代码进行编译。 编译成功后，双击“package”对代码进行打包。 图9 编译打包 打包成功后，生成的Jar包会放到target目录下，以备后用。本示例将会生成到：“D:\DLITest\SparkJarMetadata\target”下名为“SparkJarMetadata-1
shuffle数据优化 提升资源扩缩容的稳定性，当shuffle文件不需要时清理Executor。 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释
sql("select * from opentsdb_new_test").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包，上传至DLI中。 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Spar
请求执行成功。 message 是 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 是 String 此SQL语句将生成并提交一个新作业，返回此作业的ID，可用于获取作业状态和作业结果。 job_type 是 String 作业类型。 DDL DCL IMPORT
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