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出现这种情况是因为HiveSyncTool目前只支持很少的兼容数据类型转换。进行任何其他不兼容的更改都会引发此异常。 请检查相关字段的数据类型演进，并验证它是否确实可以被视为根据Hudi代码库的有效数据类型转换。 父主题： Hive同步
出现这种情况是因为HiveSyncTool目前只支持很少的兼容数据类型转换。进行任何其他不兼容的更改都会引发此异常。 请检查相关字段的数据类型演进，并验证它是否确实可以被视为根据Hudi代码库的有效数据类型转换。 父主题： Hudi常见问题
ClickHouse数据导入 配置ClickHouse对接RDS MySQL数据库 配置ClickHouse对接OBS源文件 同步Kafka数据至ClickHouse 导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse数据导入导出 父主题： 使用ClickHouse
Bigdata 配置“剪切字符串”算子后，生成两个新字段C和D： 转换后，分别输出这三个字段： abcd,product,abc,prod FusionInsight,Bigdata,Fus,Bigd 父主题： Loader转换类算子
使用Hcatalog方式同步Hive和MySQL之间的数据，timestamp和data类型字段会报错： 回答 调整Sqoop源码包中的代码，将timestamp强制转换类型和Hive保持一致。 将Hive中的字段类型修改为String。 父主题： Sqoop常见问题
dfs-site.xml”文件。 hdfs-site.xml （可选）自定义配置。 单击“确定”。 登录集群客户端所在节点，执行以下命令，切换到客户端安装目录并认证用户。 cd /opt/client source bigdata_env kinit HetuEngine组件操作用户
建用户可参考创建HetuEngine权限角色。 已创建HetuEngine计算实例，可参考创建HetuEngine计算实例。 已获取MySQL数据库所在的IP地址，端口号，用户名及密码。 HetuEngine对接MySQL数据源约束 HetuEngine支持对接MySQL操作的SQL语法：SHOW
Loader是在开源Sqoop组件的基础上进行了一些扩展，除了包含Sqoop开源组件本身已有的功能外，还开发了如下的增强特性： 提供数据转化功能 支持图形化配置转换步骤 支持从SFTP/FTP服务器导入数据到HDFS/OBS 支持从SFTP/FTP服务器导入数据到HBase表 支持从SFTP/FTP服务器导入数据到Phoenix表
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HiveQL完成海量结构化数据分析。
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
在数据连接列表的单击待查看的数据连接名称，在弹出的页面查看该数据连接的详细信息。 例如查看RDS服务MySQL数据库数据连接信息如下： 图1 查看RDS服务MySQL数据库数据连接信息 删除数据连接 登录MRS管理控制台，在导航栏选择“数据连接”。 在数据连接列表的操作列，单击待删除数据连接所在行的“删除
HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。
Flink Jar包冲突报错ClassCastException类型转换异常 问题现象 Flink lib中引入第三方依赖包后，启动作业报错： ClassCastException: X Cannot be cast to X 问题原因 引入的第三方依赖包与Flink中的依赖包有
ap数”同时配置。当使用关系型数据库连接器时，不支持“Map数据块大小”，请配置“Map数”。 - 设置数据转换 单击“下一步”，进入“转换”界面，设置数据传输过程中的转换操作。算子的选择和参数设置具体请参考算子帮助及表3。 表3 算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型 CSV文件输入
ap数”同时配置。当使用关系型数据库连接器时，不支持“Map数据块大小”，请配置“Map数”。 - 设置数据转换 单击“下一步”，进入“转换”界面，设置数据传输过程中的转换操作。算子的选择和参数设置具体请参考Loader算子帮助及表3。 表3 算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型
部数据成为脏数据。 配置转换字段类型，与原始数据实际类型不同，全部数据成为脏数据。例如将字符串类型转换为数值类型。 长整型时间转换 原始数据包含NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。 遇到类型转换错误，当前数据保存为脏数据。
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