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API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 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》>《创建批处理作业》。
API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 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》>《创建批处理作业》。
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Delta Lake与Apache Spark API完全兼容,并且其设计能够与结构化流式处理紧密集成,可以轻松地将单个数据副本用于批处理和流式处理操作,并提供大规模增量处理。 DLI中Delta的使用限制 仅Spark 3.3.1(3.0.0)及以上版本支持Delta。
使用须知 要使用DLI Python SDK访问指定服务的 API ,您需要确认已在DLI管理控制台开通当前服务并完成服务授权。
使用须知 要使用DLI Java SDK 访问指定服务的 API ,您需要确认已在DLI控制台开通当前服务并完成服务授权。 Java SDK 支持 Java JDK 1.8 及其以上版本。关于Java开发环境的配置请参考Java SDK环境配置。
Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作,如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hudi表。
API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 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》>《创建批处理作业》。
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select driverID, carNumber, sum(isRapidlySpeedup) as rapidlySpeedupTimes, sum(isRapidlySlowdown) as rapidlySlowdownTimes, sum(isNeutralSlide
API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 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》>《创建批处理作业》。
在线生成SDK代码 【样例】 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 如图1所示。 图1 获取SDK代码示例
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment
通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。
Hudi表初始化 初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成,由于初始化数据量通常较大,因此推荐使用API方式给充足资源来完成。
API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 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》>《创建批处理作业》。