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使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据 操作场景 DLI可以查询存储在RDS数据库中的数据，本节操作介绍使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据的操作步骤。 本例创建RDS实例并新建数据库和表，创建DLI弹性资源池队列，通过增强型跨源连接打通DLI弹性资源池和RDS实例的网
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。
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
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。 该场景作业需要DLI与MySQL建立增强型跨
GEOMETRYCOLLECTION STRING MySQL中的空间数据类型将转换为具有固定Json格式的字符串。 示例 该示例是利用MySQL-CDC实时读取RDS MySQL中的数据及其元数据，并写入到Print结果表中。 本示例使用RDS MySQL数据库引擎版本为MySQL 5.7.33。 参考增
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。
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。
USING：指定所存储格式。 OPTIONS：导出时的属性列表，为可选项。 参数 表1 INSERT OVERWRITE DIRECTORY参数描述 参数 描述 path 要将查询结果写入的OBS路径。 file_format 写入的文件格式，支持按CSV、Parquet、ORC、JSON、Avro格式。
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
BY）、多表的关联（JOIN）等。 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。
偏移量，取值需要大于等于0，默认值为0。 limit 否 Integer 返回的数据条数，取值需要大于等于0，默认返回所有数据。 keyword 否 String 数据库名过滤关键字，模糊匹配，获取数据库名含有该关键字的所有数据库。 tags 否 String 数据库标签。格式为“key=value”，例如： 单标签场景：
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。 使用DLV服务的费用主要是DLV包年包月套餐的费用，您可以根据实际使用情况，选择合适的版本规格。 了解DLI产品价格详情。
同时根据读取的数据生成新的数据或对数据进行修改。 使用Hive和Datasource（除Hudi外）表在执行数据修改类命令（例如insert into，load data）时由于数据源不支持事务性，在系统故障或队列资源重启后，可能会导致数据重复或数据不一致等问题。 为了避免这种情
该场景下就需要使用REFRESH TABLE来解决该问题。REFRESH TABLE是用于重新整理某个分区的文件，重用之前的表元数据信息，能够检测到表的字段的增加或者减少，主要用于表中元数据未修改，表的数据修改的场景。 语法格式 1 REFRESH TABLE [db_name.]table_name;
动关联。 数据库名称 当前需要迁移的RDS MySQL数据库名称。当前示例为3中创建的数据库“testrdsdb”。 用户名 待连接数据库的用户。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 本示例使用创建RDS MySQL数据库实例的默认用户“root”。 密码
使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 应用场景 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，这种格式可以加快查询速度，查询Parquet格式数据时，只检查所需要的列并对它们的值执行计算，也就是说，只读取一个数据文件或表的一小部分数据。Parquet还支持灵活的压缩选项，因此
具体使用示例详见：ARRAY示例。 MAP 一组无序的键/值对，使用给定的Key和Value对生成MAP。键的类型必须是原生数据类型，值的类型可以是原生数据类型或复杂数据类型。同一个MAP键的类型必须相同，值的类型也必须相同。 map(K <key1>, V <value1>, K
row 1。 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。 处理步骤 修改字符集为utf8mb4。
场景开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 · 数据目录：数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据库。您可以在DLI中创建并管理多个Catalog，用于不同的元数据隔离。 · 数据库：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
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