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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
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。
'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
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。
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。
1版本。 DLI Spark 2.4.5版本有哪些优势？ 表1 Spark 2.4.5版本优势 特性 说明 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
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
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
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
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
、json（append为false）、avro_merge、parquet时，支持参数化。 file_prefix 否 输出文件名前缀。生成的文件会以file_prefix.x的方式命名，如file_prefix.1、 file_prefix.2，若没有设置，默认文件前缀为temp。
、json（append为false）、avro_merge、parquet时，支持参数化。 file_prefix 否 输出文件名前缀。生成的文件会以file_prefix.x的方式命名，如file_prefix.1、 file_prefix.2，若没有设置，默认文件前缀为temp。
sparkSession.sql("select * from dli_to_rd").show(); 插入数据后： 提交Spark作业 将写好的代码生成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
L”。 登录MRS集群的Manager，下载用户凭据：”系统设置 > 用户管理 ，单击用户名后的”更多 > 下载认证凭据”。 根据用户凭据生成相应的truststore.jks文件，并将用户凭据以及truststore.jks文件传入OBS中。 具体方式请参考客户端SSL加密功能使用说明。
L”。 登录MRS集群的Manager，下载用户凭据：”系统设置 > 用户管理 ，单击用户名后的”更多 > 下载认证凭据”。 根据用户凭据生成相应的truststore.jks文件，并将用户凭据以及truststore.jks文件传入OBS中。 具体方式请参考客户端SSL加密功能使用说明。
请求是否发送成功。“true”表示请求发送成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 job_id 否 String 此SQL将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。 job_mode 否 String 作业执行模式： async：异步
后不符合条件的行。 HAVING 和 WHERE 的不同点：WHERE 在 GROUP BY 之前过滤单独的数据行。HAVING 过滤 GROUP BY 生成的数据行。 HAVING 条件中的每一列引用必须是明确的 grouping 列，除非它出现在聚合函数中。 即使没有 GROUP BY 子句，HAVING
array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。 MAP 一组无序的键/值对，使用给定的Key和Value对生成MAP。键的类型必须是原生数据类型，值的类型可以是原生数据类型或复杂数据类型。同一个MAP键的类型必须相同，值的类型也必须相同。 map(K
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