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根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 数据结果参考如下： +I(202103251202020001,miniAppShop,2021-03-2512:02:02
步骤2：分析数据。使用DLI对待分析的数据进行查询。 示例代码 具体样例数据及详细SQL语句可以通过数据包进行下载。 方案优势 数据免搬迁：DLI支持与多种数据源的对接，直接通过SQL建表就可以完成数据源的映射。 简单易用：直接使用标准SQL编写指标分析逻辑，无需关注背后复杂的分布式计算平台。
file：用户文件 modelfile：用户AI模型文件 paths：对应资源包的OBS路径，参数构成为：{bucketName}.{obs域名}/{jarPath}/{jarName}。 description：资源包描述信息。 查询所有资源包 DLI提供查询资源列表接口，您可以
查看增强型跨源连接的基本信息 增强型跨源连接创建完成后您可以通过管理控制台查看和管理您的增强型跨源连接。 本节操作介绍在管理控制台如何查看增强型跨源连接基本信息，包括增强型跨源连接的是否支持IPv6、主机信息等。 查看弹性资源池的基本信息 登录DLI管理控制台。 选择“跨源管理 >
gaussdb：DWS集群默认数据库。 DWS集群连接地址：请参见获取集群连接地址进行获取。如果通过公网地址连接，请指定为集群“公网访问地址”或“公网访问域名”，如果通过内网地址连接，请指定为集群“内网访问地址”或“内网访问域名”。如果通过弹性负载均衡连接，请指定为“弹性负载均衡地址”。 dbadmin：创建集群时设置的默认管理员用户名。
afka Broker节点的hostname和IP请联系Kafka服务的部署人员。如何添加IP域名映射，请参见《数据湖探索用户指南》中修改主机信息章节。 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。
afka Broker节点的hostname和IP请联系Kafka服务的部署人员。如何添加IP域名映射，请参见《数据湖探索用户指南》中修改主机信息章节。 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。
SparkSession 创建会话 1 sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-rds").getOrCreate() 通过DataFrame API 访问 连接参数配置 1 2 3 4 5 url = "jdbc:mys
avro.codec 否 （none） String 仅用于文件系统，avro 压缩编解码器。默认不压缩。目前支持：deflate、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前，Avro schema 通常是从 table schema 中推导而来。尚不支持显式定义 Avro
avro.codec 否 （none） String 仅用于文件系统，avro 压缩编解码器。默认不压缩。目前支持：deflate、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前，Avro schema 通常是从 table schema 中推导而来。尚不支持显式定义 Avro
态感知？ 在Flink SQL作业中创建表使用EL表达式，作业运行提示DLI.0005错误怎么办？ Flink作业输出流写入数据到OBS，通过该OBS文件路径创建的DLI表查询无数据 Flink SQL作业运行失败，日志中有connect to DIS failed java.lang
“Content-Type”为消息体的类型（格式），默认取值为“application/json”。 提交SQL作业的URI为：POST /v1.0/{project_id}/jobs/submit-job 其“Content-Type”只支持“application/json”，若设置为“tex
选择作业运行时使用的队列资源。 应用程序 是 选择步骤1：开发Jar包并上传数据至OBS中自定义的程序包。 主类 是 指定加载的Jar包类名。 “主类”参数用于指定Fink作业的入口，即包含main方法的类。这是Flink作业启动时首先执行的类。 当应用程序类型为.jar时，必须提供主类名称。
Flink作业推荐配置指导 用户在创建Flink作业时，可以通过如下配置实现流应用的高可靠性能。 用户在消息通知服务（SMN）中提前创建一个“主题”，并将其指定的邮箱或者手机号添加至主题订阅中。此时指定的邮箱或者手机会收到请求订阅的通知，单击链接确认订阅即可。 图1 创建主题 图2
${table_name}; 实时视图读取（Spark jar作业为例）： Spark jar作业可以通过两种方式来读取Hudi表：Spark datasource API 或者通过 SparkSession 提交 SQL。 配置项 hoodie.datasource.query.type
ient。 例如：您可以通过 'properties.allow.auto.create.topics' = 'false' 来禁止自动创建 topic。 但是'key.deserializer' 和 'value.deserializer' 是不允许通过该方式传递参数，因为Flink会重写这些参数的值。
登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 数据结果参考如下：
登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager.out文件查看结果日志。 数据结果参考如下：
asource/dws/* 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 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。 完整示例代码 通过SQL API 访问DWS表
等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。 本例介绍通过DLI控制台提交Jar作业程序包的基本流程。由于不同的业务需求，Jar包的具体编写会有所差异。建议您参考DLI提供的示例代码，并根据实际业
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