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Hudi当前只有int、bigint、float、double、decimal、string、date、timestamp、boolean、binary类型支持设置默认值。 Hudi表必须指定primaryKey与preCombineField。 在指定路径下创建表时，如果路径下已存在Hudi表，则建
读取kafka中的数据，以avro格式反序列化，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
单击“确定”。 （可选）在标签列表中，单击“操作”列中“删除”可对选中的标签进行删除。 根据标签查找作业 对于已经添加过标签的作业，用户可以通过设置标签过滤条件进行搜索，以便快速查找到作业。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理”>“Flink作业”，进入Flink作业管理页面。
(orc_table_property = value [, ...] ) ] 限制 创建分区表时，如果bucket_count为-1且建表语句中未设置buckets，则使用默认值16。 默认外部表存储位置{lakeformation_catalog_url}/{schema_name}.
保存 保存修改。 创建作业 使用当前模板创建作业。 格式化 对SQL语句进行格式化，将SQL语句格式化后，需要重新编辑SQL语句。 主题设置 更改字体大小、自动换行、页面风格（黑色底或白色底）等配置。 在SQL语句编辑区域，输入SQL语句，实现业务逻辑功能。SQL语句的编写请参考《数据湖探索SQL语法参考》。
如果当前Spark组件版本为2.3.2，则不填写该参数。 image 否 String 自定义镜像。格式为：组织名/镜像名:镜像版本。 当用户设置“feature”为“custom”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用自定义的Spark镜像。关
达到PB级。数据种类多，有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题。 优势 提供地理专业算子：支持全栈Spark能力，具备丰富的Spark空间数据分析算法算子
内容也将作为该分区的记录。 您需要保证该分区目录下所有文件类型和文件内容与表的字段一致，否则查询将报错。 您可以在建表语句OPTIONS中设置“multiLevelDirEnable”为true以查询子目录下的内容，此参数默认值为false（注意，此配置项为表属性，请谨慎配置。Hive表不支持此配置项)。
--创建视图 create view orders_by_date as select * from orders; --设置表的注释信息，可以通过设置注释信息为NULL来删除注释 COMMENT ON TABLE people IS 'master table'; --创建一个具有列名id、name的新表：
keytab',\ 'principal' ='krbtest')") 与未开启kerberos认证相比，开启了kerberos认证需要多设置三个参数，如表1所示。 表1 参数说明 参数名称与参数值 参数说明 'krb5conf' = './krb5.conf' krb5.conf的地址。
说明： 路径同时支持文件和文件夹。 obs://DLI/sampledata.csv 表头:无/有 当“文件格式”为“CSV”时该参数有效。设置导入数据源是否含表头。 选中“高级选项”，勾选“表头:无”前的方框，“表头:无”显示为“表头:有”，表示有表头；取消勾选即为“表头:无”，表示无表头。
在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flink作业”，在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。 在“运行参数设置”页签，“UDF Jar”选择创建的程序包，单击“保存”。 选定JAR包以后，SQL里添加UDF声明语句，就可以像普通函数一样使用了。 1
nt 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-
StructField("value", DoubleType())]) 设置数据 1 dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([("aaa", "abc",
\"age\":\"23\"}")); Dataset<Row> dataFrame = sqlContext.read().json(javaRDD); 设置连接参数 String url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin";
已使用CUs：已经被作业或任务占用的CU资源。这些资源可能正在执行计算任务，暂时不可用。 HetuEngine已使用CUs和实际CU一致。 CU范围：CU设置主要是为了控制弹性资源池扩缩容的最大最小CU范围，避免无限制的资源扩容风险。 弹性资源池中所有队列的最小CU数之和需要小于等于弹性资源池的最小CU数。
sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-mongo").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 5 6 url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin"
在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flink作业”，在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。 在“运行参数设置”页签，“UDF Jar”选择创建的程序包，单击“保存”。 选定JAR包以后，SQL里添加UDF声明语句，就可以像普通函数一样使用了。 1
sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-redis").getOrCreate() 设置连接参数 1 2 3 4 host = "192.168.4.199" port = "6379" table = "person" auth
cu_number 否 Integer 用户为作业选择的CU数量。默认值为“2”。 parallel_number 否 Integer 用户设置的作业并行数目。默认值为“1”。 checkpoint_enabled 否 Boolean 是否开启作业自动快照功能。 开启：true 关闭：false
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