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用数据库连接器来说，导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev
例如导出分区字段locale的值为“CN”或“US”的表数据，输入如下： locale = "CN" or locale = "US" String 否 - Spark输入字段 配置SparkSQL输入信息： 列名：配置SparkSQL列名。 字段名：配置输入字段名。 类型：配置字段类型。
ORC文件版本 通过该字段配置ORC文件的版本（当SparkSQL表文件的存储格式是ORC时）。 enum 是 0.12 输出分隔符 配置分隔符。 string 是 无 输出字段 配置输出信息： 位置：配置输出字段的位置。 字段名：配置输出字段的字段名。 类型：配置字段类型，字段类型为“DA
用数据库连接器来说，导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev
ORC文件版本 通过该字段配置ORC文件的版本（当SparkSQL表文件的存储格式是ORC时）。 enum 是 0.12 输出分隔符 配置分隔符。 string 是 无 输出字段 配置输出信息： 位置：配置输出字段的位置。 字段名：配置输出字段的字段名。 类型：配置字段类型，字段类型为“DA
例如导出分区字段locale的值为“CN”或“US”的表数据，输入如下： locale = "CN" or locale = "US" String 否 - Spark输入字段 配置SparkSQL输入信息： 列名：配置SparkSQL列名。 字段名：配置输入字段名。 类型：配置字段类型。
例如导出分区字段locale的值为“CN”或“US”的表数据，输入如下： locale = "CN" or locale = "US" String 否 - Hive输入字段 配置Hive输入信息： 列名：配置Hive列名。 字段名：配置输入字段名。 类型：配置字段类型。 长度：
option("nullValue", "").save("/tmp/outputDir") 回答 Spark导出带有相同字段名的表，会导出失败。 Spark中对join语句重名字段做了判断，需要修改代码保证保存的数据中无重复字段。 父主题： Spark故障排除
例如导出分区字段locale的值为“CN”或“US”的表数据，输入如下： locale = "CN" or locale = "US" String 否 - Hive输入字段 配置Hive输入信息： 列名：配置Hive列名。 字段名：配置输入字段名。 类型：配置字段类型。 长度：
Hive不支持复杂类型字段名称中包含哪些特殊字符 问题 Hive复杂类型字段名称中包含特殊字符，导致建表失败。 回答 Hive不支持复杂类型字段名称中包含特殊字符。 特殊字符是指英文大小写字母、阿拉伯数字、中文字符、葡萄牙文字符以外的其他字符。 用户在创建相关字段时，应避免使用相关特殊字符。
日期类型的字段作为过滤条件时匹配'2016-6-30'时没有查询结果 问题 为什么日期类型的字段作为过滤条件时匹配'2016-6-30'时没有查询结果，匹配'2016-06-30'时有查询结果。 如下图所示：“select count(*)from trxfintrx2012 a
Hive不支持复杂类型字段名称中包含哪些特殊字符 问题 Hive复杂类型字段名称中包含特殊字符，导致建表失败。 回答 Hive不支持复杂类型字段名称中包含特殊字符。 特殊字符是指英文大小写字母、阿拉伯数字、中文字符、葡萄牙文字符以外的其他字符。 用户在创建相关字段时，应避免使用相关特殊字符。
用数据库连接器来说，导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时，要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令，并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容，如果没有这两个命令或版本不兼容，请参考http://dev
使用具有Doris管理权限的用户通过MySQL客户端连接到Doris。 执行以下命令创建数据库example_db： create database if not exists example_db; 执行以下命令查看数据库信息： SHOW DATABASES; mysql> SHOW DATABASES;
tar.gz 从MySQL官网下载MySQL jdbc驱动程序“mysql-connector-java-xxx.jar”，具体MySQL jdbc驱动程序选择参见下表。 表1 版本信息 jdbc驱动程序版本 MySQL版本 Connector/J 5.1 MySQL 4.1、MySQL
10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在join操作时，把当前所有的join表都加载到内存中来实现。
Presto是一种开源、分布式SQL查询引擎，用于对千兆字节至PB级大小的数据源进行交互式分析查询。 Presto主要特点如下： 多数据源：Presto可以支持Mysql，Hive，JMX等多种Connector。 支持SQL：Presto完全支持ANSI SQL，用户可以直接使用SQL Shell进行查询。
'url' = 'jdbc:mysql://MySQL服务器IP:MySQL服务器端口/mysql', 'table-name' = 'customer_t1', 'username' = 'MySQL数据库用户名', 'password' = 'MySQL数据库用户名的密码'
kHouse仍存在该表数据。 MySQL数据库需要开启MySQL的bin log功能（默认情况下是开启的）和GTID功能，CDL不支持抓取表名包含“$”或者中文等特殊字符的表。 查看MySQL是否开启bin log： 使用工具或者命令行连接MySQL数据库（本示例使用Navicat工具连接），执行show
a Change事件，并推送到kafka，再由sink connector推送到大数据生态系统中。 CDL目前支持的数据源有MySQL、PostgreSQL、Hudi、Kafka、ThirdParty-Kafka，目标端支持写入Kafka、Hudi、DWS以及ClickHouse。
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