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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
String MySQL数据库的IP地址或者Hostname。 username 是 无 String MySQL数据库的用户名。 password 是 无 String MySQL数据库的密码。 database-name 是 无 String 访问的数据库名称。 数据库名称支持正
取值样例 计费模式 选择RDS实例的计费模式。 按需计费 区域 资源所在的区域。 华东-上海二 实例名称 实例名称。 rds-demo 数据库引擎 MySQL MySQL 数据库版本 选用RDS for MySQL数据库时，请根据实际业务需求选择合适的数据库引擎版本。建议您选择当前
计费模式 选择RDS实例的计费模式。 按需计费 区域 选择与DLI服务相同的区域。 华东-上海二 实例名称 实例名称。 rds-dliflink 数据库引擎 MySQL MySQL 数据库版本 选用RDS for MySQL数据库时，请根据实际业务需求选择合适的数据库引擎版本。建议
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
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。 已创建DWS实例。
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。
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。
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。
单击“确定”，驱动设置完成。 步骤2：测试连接数据库 在DBeaver客户端单击“数据库 > 新建数据库连接”，选择步骤1：在DBeaver新建DLI JDBC驱动中创建的数据驱动。 图4 新建数据库连接 单击“完成”，即可连接到DLI。在“数据库导航”栏可查看到连接的数据库信息。 通过新建的连接即可对DLI执行后续的数据查询相关工作。
在DataArts Studio上运行DLI SQL脚本，执行结果报org.apache.hadoop.fs.obs.OBSIOException错误 问题现象 在DataArts Studio上运行DLI SQL脚本，执行结果的运行日志显示语句执行失败，错误信息为： DLI.0999:
使用JDBC作为数据源，Print作为sink，从RDS MySQL数据库中读取数据，并写入到Print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Flin
通用队列操作OBS表如何设置AK/SK 如何查看DLI Spark作业的实际资源使用情况 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？ 如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle
url 是 无 String 数据库的URL。 连接MySQL数据库时，格式为：jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/dbName 。 连接PostgreSQL数据库时，格式为：jdbc:postgresql://PostgreSQLAddr
= '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'
15时请注意以下使用说明。 Flink SQL采用SQL Client 提交方式，相比Flink1.12的优化参数，Flink 1.15需要在SQL脚本使用SET 'key'='vaule'；进行配置。详细语法请参考SQL Client Configuration。 Flink 1.15新增Flink
只有Kafka连接器。 表2 元数据 Key 数据类型 说明 database STRING NULL 源数据库。对应于Canal记录中的database字段(如果可用)。 table STRING NULL 源数据库表。对应于Canal中的table字段(如果可用)。 sql-type
DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下，利用这个特性非常的有用，例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史，等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE
离线Compaction配置 对于MOR表的实时业务，通常设置在写入中同步生成compaction计划，因此需要额外通过DataArts或者脚本调度SparkSQL去执行已经产生的compaction计划。 执行参数 set hoodie.compact.inline = true;
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）。 primary-key-columns
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