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SQL作业如何指定表的部分字段进行表数据的插入 如果需要将数据插入到表中，但只想指定部分字段，可以使用INSERT INTO语句结合SELECT子句来实现。 但是DLI目前不支持直接在INSERT INTO语句中指定部分列字段进行数据插入，您需要确保在SELECT子句中选择的字段
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
COLUMNS：添加列。 COMMENT：列描述。 参数说明 表1 参数描述 参数 描述 db_name Database名称，由字母、数字和下划线（_）组成。不能是纯数字，且不能以下划线开头。 table_name 表名称。 col_name 列字段名称。 col_type 列字段类型。
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
单击“确定”完成添加队列配置。 步骤4：创建增强型跨源连接 在RDS实例所在的安全组上放通DLI队列网段 在RDS管理控制台，在RDS实例列表页单击对应的RDS实例名称，进入到RDS实例的基本信息页面。 单击“连接管理”配置安全组规则，在“入方向规则”中添加放通队列网段的规则。 例如，本示例队列网段为“172
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。
作业开发流程 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。
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。
Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少，怎样不停止Flink作业实现动态感知？ 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大，后期需要更改Kafka区分数。
= 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername'
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。
Kafka入门指引 RDS MySQL 本例中以使用RDS提供在线云数据库服务。 购买RDS for MySQL实例 DLI DLI提供实时业务数据分析。 创建DLI队列时请创建“包年包月”或者“按需-专属资源”模式的通用队列，否则无法创建增强型网络连接。 DLI 创建队列 DLV DLV实时展现DLI队列处理后的结果数据。
企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、ECS自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行分析，构建企业的统一
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
据输出到MySQL数据库中。 参考增强型跨源连接，根据RDS MySQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置RDS MySQL的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根RDS的地址测试队列连通性。
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能
元数据可以在 DDL 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）。
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列 > 找到作业的所属队列 > 更多 > 测试地址连通性 > 输入kafka的地址 > 测试）。如果能
根据kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多-->测试地址连通性-->输入kafka的地址-->测试）。若能连
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