args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoodie-client-example"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoodie-client-example"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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m.huawei.bigdata.spark.examples.SecurityKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 public class

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获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JD BCS erver连接的超时时间，可以避免客户

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SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("KafkaWordCount") .getOrCreate(); //创建表示来自kafka的输入行流的DataSet。

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SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("KafkaWordCount") .getOrCreate(); //创建表示来自kafka的输入行流的DataSet。

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args[1]; SparkConf sparkConf = HoodieExampleSparkUtils.defaultSparkConf("hoodie-client-example"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JDB CS erver连接的超时时间，可以避免客户

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m.huawei.bigdata.spark.examples.SecurityKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 public class

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Java Java客户端接入示例 Java开发环境搭建

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println("获取列举已上传段的授权 listUploadedPartAuthority end; response: " + response.toString()); return response; } /** * 9.查询已上传的分段

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Java 公共要求 代码样例 父主题： 语音验证码代码样例

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板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使用，建议您遵从国家的相关法律采取足够的措施，以确保用户的个人数据受到充分的保护。 本文档所述Demo仅用于功能演示，不允许客户直接进行商业使用。 本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。 发送短信

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把API信息和已设置的环境变量替换到HttpClientDemo.java中对应位置。 HttpClientDemo中引用以下类，可在“获取SDK”包中的“src”文件下查看： Constant：SDK包中使用的常量类。 SSLCipherSuiteUtil：tls认证配置参数的工具类，比如配置客户端不校验证书。

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DLI 常用跨源分析开发方式 跨源分析 当DLI有访问外部数据源的业务需求时，首先需要通过建立增强型跨源连接，打通DLI与数据源之间的网络，再开发不同的作业访问数据源以实现DLI跨源分析。 本节操作介绍DLI支持的数据源对应的开发方式。 使用须知 Flink作业访问DIS，OBS和SM

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用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。

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基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要删除的rowkey信息的RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 运行前置操作

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用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。

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用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。

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用Java的方式实现。 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkHivetoHbasePythonExample: # -*- coding:utf-8 -*- from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql

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基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要删除的rowkey信息的RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 打包项目

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