如何删除机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费用中心页面，在左侧导航栏中选择“订单管理 > 退订与退换货”。 图1 退订与退换货 在“退订使用中的资源”列表中，选择需要退订的机器人，执行退订操作。

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选择Remote 选择对应要调试的源码模块路径，并配置远端调试参数Host和Port，如图2所示。 其中Host为Spark运行机器IP地址，Port为调试的端口号（确保该端口在运行机器上没被占用）。 图2 配置参数 当改变Port端口号时，For JDK1.4.x对应的调试命令也跟着改变

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选择Remote 选择对应要调试的源码模块路径，并配置远端调试参数Host和Port，如图2所示。 其中Host为Spark运行机器IP地址，Port为调试的端口号（确保该端口在运行机器上没被占用）。 图2 配置参数 当改变Port端口号时，For JDK1.4.x对应的调试命令也跟着改变

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选择Remote 选择对应要调试的源码模块路径，并配置远端调试参数Host和Port，如图2所示。 其中Host为Spark运行机器IP地址，Port为调试的端口号（确保该端口在运行机器上没被占用）。 图2 配置参数 当改变Port端口号时，For JDK1.4.x对应的调试命令也跟着改变

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绑定流控策略 功能介绍 将流控策略应用于API，则所有对该API的访问将会受到该流控策略的限制。 当一定时间内的访问次数超过流控策略设置的API最大访问次数限制后，后续的访问将会被拒绝，从而能够较好的保护后端API免受异常流量的冲击，保障服务的稳定运行。 为指定的API绑定流控策略

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String Header 会控Token。 说明： 仅会控Token保活场景需要携带 如果会话已过期并且请求中携带了密码，则进行重新鉴权并回复新的会控Token X-Password 是 String Header 会议的主持人密码。 说明： 对于会控Token保活场景，不对主持人密码鉴权。

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单击“创建流控策略”，弹出“创建流控策略”对话框。输入如表1所示信息。 表1 流控策略信息 信息项 描述 策略名称 API流控策略名称。 类型 分“基础流控”和“共享流控”两类。 基础流控针对单个API进行流量统计和控制； 共享流控针对绑定了该策略的所有API进行总流量统计和控制。 时长 流量限制的时长。

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如果提交应用的同时开启Kafka后进先出和流控功能，对于B段时间进入Kafka的数据，将不启动流控功能，以确保读取这些数据的任务调度优先级最低。应用重新启动后C段时间的任务启用流控功能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。

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删除流控策略 功能介绍 删除指定的流控策略。当该流控策略绑定了API时，需要先解除流控策略与API的所有绑定关系后再删除。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI

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项目ID，用于资源隔离。请参见获取项目ID。 qabot_id 是 String 机器人标识符，qabot编号，UUID格式。如：303a0a00-c88a-43e3-aa2f-d5b8b9832b02。 获取方法： 登录对话机器人服务控制台，在智能问答机器人列表中查看qabot_id。 请求参数 表2 请求Header参数

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绑定流控策略 功能介绍 将流控策略应用于API，则所有对该API的访问将会受到该流控策略的限制。当一定时间内的访问次数超过流控策略设置的API最大访问次数限制后，后续的访问将会被拒绝，从而能够较好的保护后端API免受异常流量的冲击，保障服务的稳定运行。 为指定的API绑定流控策略，绑定时，需要指定在哪个环境上生效。

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选择Remote 选择对应要调试的源码模块路径，并配置远端调试参数Host和Port，如图2所示。 其中Host为Spark运行机器IP地址，Port为调试的端口号（确保该端口在运行机器上没被占用）。 图2 配置参数 当改变Port端口号时，For JDK1.4.x对应的调试命令也跟着改变

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若提交应用的同时开启Kafka后进先出和流控功能，对于B段时间进入Kafka的数据，将不启动流控功能，以确保读取这些数据的任务调度优先级最低。应用重新启动后C段时间的任务启用流控功能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。

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1：独享，表示绑定到流控策略的单个API流控时间内能够被调用多少次。 2：共享，表示绑定到流控策略的所有API流控时间内能够被调用多少次。 enable_adaptive_control 否 String 是否开启动态流控： TRUE FALSE 暂不支持 请求消息样例： { "api_call_limits":

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gz”，支持在Linux环境中使用，且依赖JDK 1.8及以上版本。 配置 DLI Spark-submit 使用spark-submit的机器安装JDK 1.8或以上版本并配置环境变量，当前仅在Linux环境下使用spark-submit工具。 下载并解压工具包“dli-clientkit-<version>-bin

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Spark Streaming Streaming任务打印两次相同DAG日志 Spark Streaming任务一直阻塞 运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项 为什么提交Spark Streaming应用超过token有效期，应用失败 为什么Spark Str

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开发Spark应用 Spark Core样例程序 Spark SQL样例程序 通过JDBC访问Spark SQL样例程序 Spark读取HBase表样例程序 Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序 Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序 Spark S

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Spark作业相类 Spark作业开发类 Spark作业运维类

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Spark SQL程序 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用

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管理Spark作业 查看Spark作业的基本信息 在总览页面单击“Spark作业”简介，或在左侧导航栏单击“作业管理”>“Spark作业”，可进入Spark作业管理页面。Spark作业管理页面显示所有的Spark作业，作业数量较多时，系统分页显示，您可以查看任何状态下的作业。 表1

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export PATH=$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$PATH 配置spark。 重命名/opt/spark-2.3.3/conf/spark-env.sh.template为spark-env.sh并增加配置： export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop

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