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参数”处，“Flink版本”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。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 create table hbaseSource ( order_id string,--表示唯一的rowkey
参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，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。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE orders ( order_id string, order_channel string
keytab' Keytab的地址。 'principal' ='krbtest' 认证用户名。 krb5.conf和keytab文件获取请具体参考开启Kerberos认证时的相关配置文件操作说明。 表参数详情可参考表1。 导入数据到HBase sparkSession.sql("insert
FlinkUI。 停止：停止Flink作业。如果该功能置灰，表示当前状态的作业不支持停止。 删除：删除作业。 说明： 作业删除后不可恢复，请谨慎操作。 名称和描述修改：修改作业名称和描述。 导入保存点：导入原实时流计算服务作业导出的数据。 触发保存点：“运行中”的作业可以“触发保存点”，保存作业的状态信息。
TUMBLE函数指定每个元素到一个指定大小的窗口中。滚动窗口的大小固定且不重复。 例如：假设指定了一个 5 分钟的滚动窗口。Flink 将每 5 分钟生成一个新的窗口。 图1 滚动窗口示例图 语法描述 TUMBLE 函数通过时间属性字段为每行数据分配一个窗口。 在流计算模式，时间属性字段必须被指定为事件或处理时间属性。
Postgres Connector产生的数据 如果您正在使用Debezium PostgreSQL Connector捕获变更到 Kafka，请确保被监控表的REPLICA IDENTITY 已经被配置成FULL ，默认值是DEFAULT。 否则，Flink SQL将无法正确解析Debezium数据。
场景进行相应的编辑和定制。获取DLI样例代码。 操作流程 使用DLI提交Spark Jar作业的操作流程如表1所示。 开始进行如下操作前，请务必参考准备工作完成必要操作。 表1 使用DLI提交Spark Jar作业的操作流程 操作步骤 说明 步骤1：上传数据至OBS 准备Spark
参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，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。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE orders ( order_id string, order_channel string
参数”处，“Flink版本”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。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE orders ( order_id string, order_channel string
场景进行相应的编辑和定制。获取DLI样例代码。 操作流程 使用DLI提交Flink Jar作业的操作流程请参考表1。 开始进行如下操作前，请务必参考准备工作完成必要操作。 表1 使用DLI提交Flink Jar作业的操作流程 操作步骤 说明 步骤1：开发Jar包并上传数据至OBS
参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，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。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE orders ( order_id string, order_channel string
OpenSource作业，创建flink opensource sql作业，输入以下作业脚本读取Redis中hash格式的数据。 如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE redisSource ( redisKey string, order_id string
x及以上版本只能选择OBS路径下的程序包。 主类（--class） 输入主类名称。当应用程序类型为“.jar”时，主类名称不能为空。 应用程序参数 用户自定义参数，多个参数请以Enter键分隔。 应用程序参数支持全局变量替换。例如，在“全局配置”>“全局变量”中新增全局变量key为batch_num，可以使用{{
参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，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。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE redisSource ( redisKey string, order_id string
参数”处，“Flink版本”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。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。 CREATE TABLE orders ( order_id string, order_channel string
查看Flink日志。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击作业名称，选择“运行日志”。 控制台只展示最新的运行日志，更多日志信息请查看保存日志的OBS桶。 在日志中搜索依赖包信息。 在日志中搜索“Classpath:”即可查看相关依赖包信息。 Flink 1.12依赖包
签。 如您的组织已经设定DLI的相关标签策略，则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符合标签策略的规则，则可能会导致资源创建失败，请联系组织管理员了解标签策略详情。 具体请参考《标签管理服务用户指南》。 说明： 最多支持20个标签。 一个“键”只能添加一个“值”。 每个资源中的键名不能重复。
为默认实例。 当前DLI仅对接LakeFormation默认实例，变更默认实例后，可能对使用LakeFormation的周边服务产生影响，请谨慎操作。 步骤2：在LakeFormation管理控制台创建Catalog 数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据
在Spark程序作业中创建数据库（database），表（table）, 通过SQL或Spark程序作业读取插入数据。 环境准备 在进行Spark 作业访问DLI元数据开发前，请准备以下开发环境。 表1 Spark Jar作业开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，支持Windows7以上版本。 安装JDK
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