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怎样修改DLI上已经创建好的表的字段名称？ DLI本身不支持直接修改表的字段名称，但您可以通过以下步骤来解决这个问题表数据迁移的方式来解决该问题： 创建新表：创建一个新表，并定义新的表字段名称。 迁移数据：使用INSERT INTO ... SELECT语句将旧表的数据迁移到新表中。 删除旧表：在确保
Flink版本。 响应消息 表3 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 否 String 执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 消息内容。 job 否 Object 作业更新信息。具体请参考表4。 表4 job参数说明
Hudi支持跨分区进行数据更新，但Global索引性能较差一般不建议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读
与目标表的Schema信息匹配。即确保源表和目标表的数据类型和列字段个数相同，以避免插入失败。 如果目标表中的某些字段在SELECT子句中没有被指定，那么这些字段也可能被插入默认值或置为空值（取决于该字段是否允许空值）。 父主题： SQL作业开发类
更新表分区信息（只支持OBS表） 功能描述 更新表在元数据库中的分区信息。 语法格式 1 MSCK REPAIR TABLE table_name; 或 ALTER TABLE table_name RECOVER PARTITIONS; 关键字 PARTITIONS：分区。
创建OBS外表，由于OBS文件中的某字段存在换行符导致表字段数据错误怎么办？ 问题现象 创建OBS外表，因为指定的OBS文件内容中某字段包含回车换行符导致表字段数据错误。 例如，当前创建的OBS外表语句为： CREATE TABLE test06 (name string, id
DLI跨源表执行insert操作时，会将DWS源表删除重建，客户没有对应更新DLI端跨源表建表语句，导致更新的DWS源表被替换。 处理步骤 新建DLI跨源表，并添加建表配置项 truncate = true（只清空表数据，不删除表）。 建议与总结 在更新跨源目的端源表后，必须同时更新对应DLI跨源表。
流式计算采用MOR表。 流式计算为低时延的实时计算，需要高性能的流式读写能力，在Hudi表中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。关于MOR表在读写性能的对比关系如下： 对比维度 MOR表 COW表 流式写 高 低 流式读
Hudi表索引设计规范 规则 禁止修改表索引类型。 Hudi表的索引会决定数据存储方式，随意修改索引类型会导致表中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下： 布隆索引：Spark引擎独有索引，采用bloomfiter机制，将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。
Hudi数据表设计规范 Hudi表模型设计规范 Hudi表索引设计规范 Hudi表分区设计规范 父主题： DLI Hudi开发规范
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
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。 col_comment
跨源连接RDS表中create_date字段类型是datetime，为什么DLI中查出来的是时间戳呢？ Spark中没有datetime数据类型，其使用的是TIMESTAMP类型。 您可以通过函数进行转换。 例如： select cast(create_date as string)
MySql CDC 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。 表1 支持类别 类别 详情 支持表类型 源表 前提条件 MySQL CDC要求MySQL版本为5.6，5.7或8.0.x。
2020-09-22, 2020-09-23 04:30:01.741). 原因分析 DLI源表对应字段cir为double类型。 图1 创建源表 目标表对应字段类型为decimal(9,6)。 图2 创建目标表 查询源表数据，发现导致问题产生的记录ctr值为1675，整数位（4位）超出所定义的decimal精度（9
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。 步骤5：运行作业：DLI上创建和运行Flink
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实例的网络
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
其他参数保持默认即可。 步骤2：准备数据输出通道 采用RDS作为数据输出通道，创建RDS MySQL实例。 具体操作请参见购买RDS for MySQL实例。 登录RDS管理控制台。 在管理控制台左上角选择区域。 单击“购买数据库实例”配置相关参数。主要参数的填下说明如下，其他参数保持默认值即可。
timestamp类型。 创建分区表时，分区字段必须是表字段的最后一个字段或几个字段，且多分区字段的顺序也必须对应。否则将出错。 单表分区数最多允许200000个。 2024年1月后新注册使用DLI服务的用户，且使用Spark3.3及以上版本的引擎，在使用DataSource语法创建表时支持使用CTAS创建分区表。
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