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参数类型 说明 is_success 否 Boolean 请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 plans 否 Array of Objects 定时扩缩容计划信息。具体请参考表3。 表3 plans参数
Date 前提条件 在使用JDBC前，需要进行如下操作： 授权。 DLI使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）进行精细的企业级多租户管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能，可以帮助您安全地控制华为云资源的访问。 通
风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField
Date 前提条件 在使用JDBC前，需要进行如下操作： 授权。 DLI使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）进行精细的企业级多租户管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能，可以帮助您安全地控制华为云资源的访问。 通
在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 通过DataFrame API 访问 import相关依赖 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField
auth_mode, region=region, project_id=project_id,ak=ak, sk=sk) return dli_client 参数说明与获取方式 参数说明 ak：账号 Access Key sk：账号 Secret Access Key
custom：表示使用用户自定义的Flink镜像。 flink_version 否 String Flink版本。当用户设置“feature”为“basic”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用的DLI基础Flink镜像的版本。 execution_agency_urn
者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 通过DataFrame API 访问 import相关依赖 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField
风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 代码实现详解 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField
请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 系统提示信息，执行成功时，信息可能为空。 queue_name 否 String 新增队列的名称。 说明： 队列名称不区分大小写，系统会自动转换为小写。 请求示例 创建一个名称为queue1的通用类型的专属队
批处理作业所在队列。 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。 req_body 否 String 请求参数详情。
此外，这些函数对Unicode代码点进行运算，而不是对用户可见的字符（或字形群集）进行运算。某些语言将多个代码点组合成单个用户感观字符（这是语言书写系统的基本单位），但是函数会将每个代码点视为单独的单位。 lower和upper函数不执行某些语言所需的区域设置相关、上下文相关或一对多映射。
-dependencies.jar。 DBeaver客户端安装包： DBeaver官网提供了针对不同操作系统的客户端安装包，单击下载DBeaver访问DBeaver官网下载系统对应的DBeaver客户端安装包并完成安装 。推荐使用24.0.3版本的DBeaver。 连接信息： 表1
.withFlinkVersion("1.12") // 指定Flink版本 )); return resp.getJob().getJobId(); } 批量运行Flink作业 功能介绍： 批量运行Flink SQL作业。
} LOG.debug(result); return result; } else { return "{}"; } } public static void main(String[]
} LOG.debug(result); return result; } else { return "{}"; } } public static void main(String[]
存放，使用时解密，确保安全。 您还可以使用DEW管理数据源访问凭证。 操作前准备 import相关依赖包 1 2 3 from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField
field each time, and the return type is a Column type. val idCol = jdbcDF.col("id") /** * The drop() method returns a DataFrame object that
catch”异常捕获，否则可能会造成包冲突，导致函数功能异常。 环境准备 在进行UDF开发前，请准备以下开发环境。 表1 UDF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 JDK使用1.8版本。 安装和配置IntelliJ IDEA IntelliJ I
ce非BIGINT类型或小于等于0时，返回报错。 source、pattern、start_position、occurrence或return_option值为NULL时，返回NULL。 示例代码 返回a。 select regexp_substr('a1b2c3', '[a-z]');
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