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源访问RDS的表数据。 操作流程 使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据操作流程如表1所示。 开始进行如下操作前，请务必参考准备工作完成必要操作。 表1 使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据的操作流程 操作步骤 说明 步骤1：创建RDS MySQL实例 样例场景需要创建RDS
步骤6：创建DLI连接RDS的增强型跨源连接 在RDS的安全组上放通DLI队列网段。 如果RDS和Kafka在同一VPC下的同一安全组，则无需重复执行此步骤，在步骤1中已在该安全组放通DLI的队列网段。 在RDS管理控制台，选择“实例管理”，单击对应的RDS实例名称，进入到RDS的基本信息页面。
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
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
String MySQL 数据库服务器的 IP 地址或主机名。 username 是 无 String 连接到 MySQL 数据库服务器时要使用的 MySQL 用户的名称。 password 是 无 String 连接 MySQL 数据库服务器时使用的密码。 database-name
步骤1：创建队列：创建DLI作业运行的队列。 步骤2：创建RDS MySQL数据库和表：创建RDS MySQL的数据库和表。 步骤3：创建DWS数据库和表：创建用于接收数据的DWS数据库和表。 步骤4：创建增强型跨源连接：DLI上创建连接RDS和DWS的跨源连接，打通网络。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink
创建DLI队列时队列类型需要选择为“SQL队列”。 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。
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。
SQL语法列表。参数说明，示例等详细信息请参考具体的语法说明。 表1 批作业SQL语法 语法分类 操作链接 数据库相关语法 创建数据库 删除数据库 查看指定数据库 查看所有数据库 创建OBS表相关语法 使用DataSource语法创建OBS表 使用Hive语法创建OBS表 创建DLI表相关语法
INSERT OVERWRITE DIRECTORY用于将查询结果直接写入到指定的目录，支持按CSV、Parquet、ORC、JSON、Avro格式进行存储。 语法格式 1 2 3 4 INSERT OVERWRITE DIRECTORY path USING file_format
dynamicPartitionPruning.enabled true 该配置项用于启用或禁用动态分区修剪。在执行SQL查询时，动态分区修剪可以帮助减少需要扫描的数据量，提高查询性能。 配置为true时，代表启用动态分区修剪，SQL会在查询中自动检测并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。
预览SQL作业查询结果 功能介绍 该API用于在执行SQL查询语句的作业完成后，查看该作业执行的结果。目前仅支持查看“QUERY”类型作业的执行结果。 该API只能查看前1000条的结果记录，且不支持分页查询。若要查看全部的结果记录，需要先导出查询结果再进行查看，详细请参见导出查询结果。 调试
响应参数 参数名称 是否必选 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。 queue_id 否 Long 队列ID。 queueName 否 String
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。
中作为只读（虚拟）meta 列声明。 表2 元数据 Key 数据类型 说明 database STRING NULL 源数据库。对应于Maxwell记录中的数据库字段（如果可用）。 table STRING NULL 源数据库中的表。对应于Maxwell记录中的表字段（如果可用）。 primary-key-columns
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 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用
是 无 String 数据库的URL。 连接MySQL数据库时，格式为：jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/dbName 。 连接PostgreSQL数据库时，格式为：jdbc:postgresql://PostgreSQLAddress:Po
只有Kafka连接器。 表2 元数据 Key 数据类型 说明 database STRING NULL 源数据库。对应于Canal记录中的database字段(如果可用)。 table STRING NULL 源数据库表。对应于Canal中的table字段(如果可用)。 sql-type
DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE
信息补全，而维表就是代表存储数据维度信息的数据源。常见的用户维表有 MySQL，Redis等。 结果表：Flink作业输出的结果数据表，将每条实时处理完的数据写入的目标存储，如 MySQL，HBase 等数据库。 示例： Flink 实时消费用户订单数据的 Kafka 源表，通过
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