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PARQUET格式是一种列式存储格式，PARQUET要求Loader的输出字段名和SparkSQL表中的字段名保持一致。 Hive 1.2.0版本之后，Hive使用字段名称替代字段序号对ORC文件进行解析，因此，Loader的输出字段名和SparkSQL表中的字段名需要保持一致。 enum 是 CSV Spark文件压缩格式
PARQUET格式是一种列式存储格式，PARQUET要求Loader的输出字段名和SparkSQL表中的字段名保持一致。 Hive 1.2.0版本之后，Hive使用字段名称替代字段序号对ORC文件进行解析，因此，Loader的输出字段名和SparkSQL表中的字段名需要保持一致。 enum 是 CSV Spark文件压缩格式
该配置仅用于MySQL专用连接器，当数据列内容中包含默认分隔符时，需要设置自定义分隔符，否则会出现数据错乱。 string 否 \n 输出字段 配置关系型数据库输出字段的相关信息： 字段名：配置输出字段的字段名。 表列名：配置数据库表的列名。 类型：配置字段类型，需要和数据库的字段类型一致。
在ClickHouse中创建MySQL引擎的数据库，创建成功后自动与MySQL服务器交换数据。 CREATE DATABASE mysql_db ENGINE = MySQL('RDS服务MySQL数据库实例IP地址:MySQL数据库实例端口', 'MySQL数据库名', 'MySQL数据库用户名'
在ClickHouse中创建MySQL引擎的数据库，创建成功后自动与MySQL服务器交换数据。 CREATE DATABASE mysql_db ENGINE = MySQL('RDS服务MySQL数据库实例IP地址:MySQL数据库实例端口', 'MySQL数据库名', 'MySQL数据库用户名'
table_comment 表的描述信息。 location_path HDFS路径，指定该路径Hudi表会创建为外表。 options_list Hudi table属性列表。 query_statement select查询表达式 示例 创建分区表 create table h2
表输入 概述 “表输入”算子，将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段 配置关系型数据库输入字段的相关信息： 位置：配置输入字段的位置。 字段名：配置输入字段名。
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
分区策略，用来确保相同一类的数据写入到kafka同一分区 database：使用数据库名称做分区，保证同一个数据库的事件写入到kafka同一个分区中 table：使用表名称做分区，保证同一个表的事件写入到kafka同一个分区中 database ignore_producer_error 否
表输入 概述 “表输入”算子，将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段 配置关系型数据库输入字段的相关信息： 位置：配置输入字段的位置。 字段名：配置输入字段名。
数据源信息。 表2 输入设置参数 参数名 说明 示例 架构名称 “表方式”模式下存在，数据库模式名。 public 表名 “表方式”模式下存在，数据库表名。 test SQL语句 “SQL方式”模式下存在，配置要查询的SQL语句，使Loader可通过SQL语句查询结果并作为导入的
ClickHouse开启mysql_port配置 本章节指导用户使用MySQL客户端连接ClickHouse。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > ClickHouse >配置 > 全部配置”。搜索参数项“clickhouse-co
分区策略，用来确保相同一类的数据写入到kafka同一分区 database：使用数据库名称做分区，保证同一个数据库的事件写入到kafka同一个分区中 table：使用表名称做分区，保证同一个表的事件写入到kafka同一个分区中 database ignore_producer_error 否
已准备源集群，例如，MySQL服务端集群。 Doris集群与MySQL服务端集群网络互通。 已安装MySQL客户端，相关操作可参考使用MySQL客户端连接Doris。 通过JDBC Catalog查询MySQL/Doris数据 进入MySQL官网（https://www.mysql.com/），选择“DOWNLOADS
SELECT查询表数据 本章节主要介绍ClickHouse查询表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 SELECT [DISTINCT] expr_list [FROM [database_name.]table | (subquery) | table_function]
数据连接类型。 约束限制： 不涉及 取值范围： RDS_POSTGRES：RDS服务PostgreSQL数据库 RDS_MYSQL：RDS服务MySQL数据库 gaussdb-mysql：云数据库GaussDB(for MySQL) 默认取值： 不涉及 source_info 是
SELECT查询表数据 本章节主要介绍ClickHouse查询表数据的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 SELECT [DISTINCT] expr_list [FROM [database_name.]table | (subquery) | table_function]
数介绍。 表1 参数说明 参数 说明 --connect 指定JDBC连接的URL，格式为：jdbc:mysql://MySQL数据库IP地址:MySQL的端口/数据库名称。 --username 连接MySQL数据库的用户名。 -password 连接MySQL数据库的用户密码
DESC查询表结构 本章节主要介绍ClickHouse查询表结构的SQL基本语法和使用说明。 基本语法 DESC|DESCRIBE TABLE [database_name.]table [INTO OUTFILE filename] [FORMAT format] 使用示例 查询表t1的表结构：
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
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