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将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 缺少pymysql模块，可以查看是否有对应的egg包，如果没有，在“程序包管理”页面上传pyFile。具体步骤参考如下： 将egg包上传到指定的OBS桶路径下。 登录DLI管理控制台，单击“数据管理
Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。
创建Bucket索引表调优 创建Bucket索引表调优 Bucket索引常用设置参数： Spark： hoodie.index.type=BUCKET hoodie.bucket.index.num.buckets=5 Flink index.type=BUCKET hoodie
nt_agency的委托信息。 步骤1：创建RDS MySQL实例 本样例中，假设作业名称为“JobSample”，采用RDS服务作为数据源，创建RDS MySQL实例。 具体操作请参见购买RDS for MySQL实例。 登录RDS管理控制台。 在管理控制台左上角选择区域和项目。
GEOMETRYCOLLECTION STRING MySQL中的空间数据类型将转换为具有固定Json格式的字符串。 示例 该示例是利用MySQL-CDC实时读取RDS MySQL中的数据及其元数据，并写入到Print结果表中。 本示例使用RDS MySQL数据库引擎版本为MySQL 5.7.33。 参考增
使用跨源认证则无需在作业中配置置账号和密码。 示例 该示例是利用MySQL-CDC实时读取RDS MySQL中的数据，并写入到Print结果表中，其具体步骤如下（本示例使用RDS MySQL数据库引擎版本为MySQL 5.7.32）。 参考增强型跨源连接，根据MySQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型
查询资源实例数量 功能介绍 查询资源实例数量。 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 POST /v3/{project_id}/{resource_typ
分区数：1。 副本数：1。 其他参数保持默认即可。 步骤2：准备数据输出通道 采用RDS作为数据输出通道，创建RDS MySQL实例。 具体操作请参见购买RDS for MySQL实例。 登录RDS管理控制台。 在管理控制台左上角选择区域。 单击“购买数据库实例”配置相关参数。主
driver jdbc驱动类名，访问MySQL集群请填写："com.mysql.jdbc.Driver"，访问PostGre集群请填写："org.postgresql.Driver"。 dbtable 访问MySQL集群填写"数据库名.表名" 注意： 连接的RDS数据库名不能包含中划线-或^特殊字符，否则会创建表失败。
可采用数据的创建时间为分区字段，切记不要采用数据更新时间做分区。 当指定Hudi的索引类型为Global索引类型时，Hudi支持跨分区进行数据更新，但Global索引性能较差一般不建议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据
跨源RDS表，执行insert overwrite提示Incorrect string value错误怎么办？ 问题现象 客户在数据治理中心DataArts Studio创建DLI的跨源RDS表，执行insert overwrite语句向RDS写入数据报错：DLI.0999: B
BY）、多表的关联（JOIN）等。 本示例通过创建MySQL CDC源表来监控MySQL的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。 前提条件 已创建RDS MySQL实例。本示例创建的RDS MySQL数据库版本选择为：8.0。 具体步骤可参考购买RDS for MySQL实例。 已创建DWS实例。
jdbc方式连接Hive同步Hudi表信息。建议该值设置为false，设置为false后jdbc连接相关配置无效。 true index相关配置 表3 index相关参数配置 参数 描述 默认值 hoodie.index.class 用户自定义索引的全路径名，索引类必须为HoodieIndex
SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致？ 问题描述 Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为不一致 根因分析 该问题的根因是数据库设置的时区不合理，通常该问题出现时Flink读取的时间和RDS数据库的时间会相差13小时。
否则执行insert。 由于insert时不会对主键进行排序，所以初始化数据集不建议使用insert，建议用bulk_insert。 确定数据都为新增数据时建议使用insert，当存在更新数据时建议使用upsert。 例：bulk_insert写COW无分区表 df.write.format("org
char_matchcount char_matchcount函数用于计算str1中有多少个字符出现在str2中。 命令格式 char_matchcount(string <str1>, string <str2>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 str1、str2
元数据使用示例如下： CREATE TABLE KafkaTable ( origin_database STRING METADATA FROM 'value.database' VIRTUAL, origin_table STRING METADATA FROM 'value
Format 功能描述 Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium
的时候，指定字符串常量替换 Map 中的空 key 值。 canal-json.database.include 否 (none) String 仅读取指定数据库的 changelog 记录（通过对比 Canal 记录中的 "database" 元数据字段）。 canal-json.table.include
true 时，则会表示为 0.000000027。 canal-json.database.include 否 (none) String 一个可选的正则表达式，通过正则匹配 Canal 记录中的 "database" 元字段，仅读取指定数据库的 changelog 记录。正则字符串与
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