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下载成功后，在credentials文件中即可获取AK和SK信息。 认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放, 使用时解密, 确保安全。 获取Token 当您使用Token认证方式完成认证鉴权时，需要获取用户Token并在JDBC连接参数
avro的形式写入作为sink的topic中 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->
table css_table"); sparkSession.close(); } } CSS安全集群 准备工作 请参考CSS安全集群配置，准备工作的主要目的是为了生成keystore.jks文件和truststore.jks文件，并将其上传至OBS桶中。
getInt(2); } 关闭连接。 conn.close(); 示例 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量System.getenv("AK")和System
int成功时生成。如果没有开启Checkpoint功能，文件将永远停留在in-progress或者pending的状态，并且下游系统将不能安全读取该文件数据。 sink end算子的接受记录数为checkpoint的个数，非实际的发送数据，实际发送数据量请参考streaming-
与Kafka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。 Flink跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露
例的网络已经联通。 图15 测试结果 如果测试结果不可达，需要修改实例所在VPC的安全组规则，放开9092、3306端口对DLI队列的限制，DLI队列网段信息可以在队列的详情页中获取。 图16 安全组规则 步骤5：创建并提交Flink作业 单击DLI控制台左侧“作业管理”，选择“Flink作业”。单击“创建作业”。
IntelliJ IDEA为进行应用开发的工具，版本要求使用2019.1或其他兼容版本。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 开发流程 DLI下UDF函数开发流程参考如下： 图1 开发流程 表2 开发流程说明 序号 阶段 操作界面 说明 1 新建Maven工程，配置pom文件
景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群，需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 注意事项 对接的Kafka集群不支持开启SASL_SSL。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
选择相应的认证类型。 CSS类型跨源认证：适用于“6.5.4”及以上版本的CSS集群且集群已开启安全模式。 Kerberos类型的跨源认证：适用于开启Kerberos认证的MRS安全集群。 Kafka_SSL类型的跨源认证：适用于开启SSL的Kafka。 Password类型的跨
用户需要在代码里写入checkpoint才能开启。 作业模板 内置多个常见Flink SQL通用场景模板，帮助您快速了解和构建作业代码 暂无 企业安全 访问控制 与华为云IAM权限打通，支持多角色的访问控制 暂无 空间隔离 支持租户级和项目级的资源和代码隔离，满足多团队协作需求 暂无 父主题：
name=xxx&age=25 编码函数 url_encode(value) → varchar 描述：对value进行转义处理，以便可以安全地将其包含在URL查询参数名和值中： 字母字符不会被编码。 字符 ., -, * 和 _不会被编码。 ASCII 空格字符会被编码为+ 。
您还可以通过自定义镜像增强DLI的计算环境，通过下载DLI提供的基础镜像再按需制作自定义镜像，将作业运行需要的依赖（文件、jar包或者软件）、私有能力等内置到自定义镜像中，可以改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加入机
avro的形式写入作为sink的topic中。 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
); 示例 使用kafka发送数据，输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
前提条件 该场景作业需要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。 注意事项 创建Flink OpenSource SQL作
sink将数据写入到kafka的另一个topic中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性。如果能连通，则表示跨源已经绑定成功；否则表示未成功 创建flink
使用canal-json读取kafka中的canal记录，并输出到print中。 根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性
DIS源表 功能描述 创建source流从数据接入服务（DIS）获取数据。用户数据从DIS接入，Flink作业从DIS的通道读取数据，作为作业的输入数据。Flink作业可通过DIS的source源将数据从生产者快速移出，进行持续处理，适用于将云服务外数据导入云服务后进行过滤、实时分析、监控报告和转储等场景。
IntelliJ IDEA为进行应用开发的工具，版本要求使用2019.1或其他兼容版本。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 开发流程 DLI下UDTF函数开发流程参考如下： 图1 UDTF开发流程 表2 开发流程说明 序号 阶段 操作界面 说明 1
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