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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。
查看指定数据库 功能描述 查看指定数据库的相关信息，包括数据库名称、数据库的描述等。 语法格式 1 DESCRIBE DATABASE [EXTENDED] db_name; 关键字 EXTENDED：除了显示上述信息外，还会额外显示数据库的属性信息。 参数说明 表1 参数说明
3306 安全组 安全组限制实例的安全访问规则，加强云数据库RDS服务与其他服务间的安全访问。 数据源的安全组需放通DLI弹性资源池的网段。 - 设置密码 设置实例的登录密码。 - 管理员账号 root root 管理员密码 设置管理员密码。
问题根因：在Mysql的time_zone是SYSTEM，system_time_zone是CST的情况下会造成bug。
登录MySQL，并使用下述命令在flink库下创建orders表。 登录MySQL，单击“SQL窗口”，在SQL查询页面输入以下创建表语句，创建RDS MySQL表。 CREATE TABLE `flink`.
MySQL CDC源表 功能描述 MySQL的CDC源表，即MySQL的流式源表，会先读取数据库的历史全量数据，并平滑切换到Binlog读取上，保证数据的完整读取。 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.7或8.0.x。
在DLI控制台创建数据库和表 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 表是数据库最重要的组成部分之一。表是由行与列组合成的。每一列被当作是一个字段。每个字段中的值代表一种类型的数据。 数据库是一个框架，表是其实质内容。一个数据库包含一个或者多个表
在DLI控制台管理数据库资源 在DLI控制台配置数据库权限 在DLI控制台删除数据库 在DLI控制台修改数据库所有者 库表管理标签管理 父主题： 创建数据库和表
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。
MySql CDC 功能描述 MySQL的CDC源表，即MySQL的流式源表，会先读取数据库的历史全量数据，并平滑切换到Binlog读取上，保证数据的完整读取。
已创建云数据库RDS的MySQL的数据库实例。具体创建RDS集群的操作可以参考创建RDS MySQL数据库实例。 本示例RDS数据库引擎：MySQL 本示例RDS MySQL数据库版本：5.7。 已创建CDM迁移集群。创建CDM集群的操作可以参考创建CDM集群。
查看表元数据 元数据说明 元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。 创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。 “元数据”页面将显示目标表的列名、列类型、类型和描述
查询所有数据库（废弃） 功能介绍 该API用于查询出所有的数据库信息。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v1.0/{project_id}/databases 参数说明 表1 URI参数 参数名称
删除数据库（废弃） 功能介绍 该API用于删除空数据库，默认方式下，若待删除的数据库中存在表，则需先删除其中的所有表。删除表API请参见删除表（废弃）。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： DELETE /v1.0
RDS MySQL 数据库 RDS for MySQL提供在线云数据库服务。 RDS对您选择的数据库实例、数据库存储和备份存储（可选）收费。 了解RDS计费说明。 DLV DLV适配云上云下多种数据源，提供丰富多样的可视化组件，快速定制数据大屏。
默认值为3 connector.write.exclude-update-columns 否 默认值为空（默认忽略primary key字段），表示更新主键值相同的数据时，忽略指定字段的更新 注意事项 无 示例 将流jdbcSink的数据输出到MySQL数据库中。
原因分析 客户的数据中存在emoj表情，这些表情是按照四个字节一个单位进行编码的，而通常使用的utf-8编码在mysql数据库中默认是按照三个字节一个单位进行编码的，这个原因导致将数据存入mysql数据库时出现错误。 出现该问题可能原因如下： 数据库编码问题。
复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见
功能总览 功能总览 全部 数据湖探索 权限管理 弹性资源池 DLI元数据 DLI SQL作业 DLI Spark作业 DLI Flink作业 跨源连接 DLI自定义委托 自定义镜像 OBS 2.0支持 数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，以下简称DLI）是完全兼容
Debezium 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
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