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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。
LI上创建数据库和表创建的表名，即为“tabletest”。 导入前清空数据 选择导入前是否清空目的表的数据。当前示例选择为“否”。 如果设置为是，任务启动前会清除目标表中数据。 详细的参数配置可以参考：CDM配置DLI目的端参数。 单击“下一步”，进入到字段映射界面，CDM会自动匹配源和目的字段。
建数据库和表中创建的表名，即为“testdlitable”。 导入前清空数据 选择导入前是否清空目的表的数据。当前示例选择为“否”。 如果设置为是，任务启动前会清除目标表中数据。 详细的参数配置可以参考：CDM配置DLI目的端参数。 单击“下一步”，进入到字段映射界面，CDM会自动匹配源和目的字段。
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
创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.15”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 认证用的username和password等硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，
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
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。
I上创建数据库和表中创建的表名，即为“user_info”。 导入前清空数据 选择导入前是否清空目的表的数据。当前示例选择为“否”。 如果设置为是，任务启动前会清除目标表中数据。 更多参数的详细配置可以参考：CDM配置DLI目的端参数。 单击“下一步”，进入到字段映射界面，CDM会自动匹配源和目的字段。
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
10:10:00 cookie2 2015-04-10 11:00:00 url77 2015-04-10 10:50:01 说明：因为没有设置默认值，当没有上两行时显示为NULL。 示例2： SELECT cookieid, createtime, url, LAG(createtime
percentage)→array<[same as x]> 描述：按照百分比percentage，返回所有x输入值的近似百分位数。每一项的权重值为w且必须为正数。x设置有效的百分位。percentage的值必须在0到1之间，并且所有输入行必须为常量。 select approx_percentile(x,
登录DEW管理控制台 选择“凭据管理”，进入“凭据管理”页面。 单击“创建凭据”。配置凭据基本信息 DLI Spark jar作业编辑界面设置作业参数。 Spark参数： spark.hadoop.fs.obs.bucket.USER_BUCKET_NAME.dew.access
pip3 install tensorflow==2.4.0 内容复制到基础镜像中 USER omm 其中，主要包含了以下步骤： 设置pip的可用仓库地址。 使用pip3安装tensorflow算法包。 将安装了算法包的临时镜像builder里的内容复制到基础镜像中（这一
建议为streaming-source.monitor-interval（最新分区作为临时表）或 lookup.join.cache.ttl（所有分区作为临时表）设置一个相对较大的值。否则，作业容易出现性能问题，避免表更新和重新加载过于频繁。 缓存刷新需加载整个Hive表。无法区分新数据和旧数据。 参数说明
> 数据湖探索DLI”。在消费汇总中可以发现DLI计算资源使用量消费最多。 图2 费用汇总 单击“账单详情 > 自定义账单”，单击“维度设置”，选择“按使用量”。“统计周期”选择“明细”。在显示数据的标题行，“产品类型”选择“数据湖探索 DLI”，“产品”选择“DLI计算资源使用量”，单击“导出账单”。
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