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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。
主要有以下两种场景： 给OBS分区表插入对应的分区数据，数据插入成功后OBS表才会生成分区元数据信息，后续则可以根据对应分区列进行查询等操作。 手工拷贝分区目录和数据到OBS分区表路径下，执行本章节介绍的分区添加命令生成分区元数据信息，后续即可根据对应分区列进行查询等操作。 本章节重点介绍使用ALTER
Service）作为DLI的数据来源及数据存储，与DLI配合一起使用，关系有如下四种。 数据来源：使用DLI服务提供API，将OBS对应路径的数据导入到DLI。 具体API请参考《导入数据》。 存储数据：DLI中支持创建OBS表，该类型表在DLI服务中只有元数据，实际数据在该表对应的OBS路径中。
功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到数据仓库服务（DWS）中。DWS数据库内核兼容PostgreSQL，PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务（Data
datetrunc datetrunc函数用于计算将日期date按照datepart指定的时间单位进行截取后的日期值。 截取datepart之前的部分，除截取的部分外自动填充为默认值。可参考示例代码。 命令格式 datetrunc (string date, string datepart)
LI进行数据查询和分析 Superset是一个开源的数据探索和可视化平台，支持对数据进行快速、直观的探索，同时支持创建丰富的数据可视化和交互式仪表板。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过
本文样例表数据准备 --创建具有TINYINT类型数据的表。 CREATE TABLE int_type_t1 (IT_COL1 TINYINT) ; --插入TINYINT类型数据 insert into int_type_t1 values (TINYINT'10');
功能描述 FileSystem结果表用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。数据生成后，可直接对生成的目录创建非DLI表，通过DLI SQL进行下一步处理分析，并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的，每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时间的方式往桶中写入数据，比如可以设置每
行，即为数据倾斜的情况。 图1 数据倾斜样例 常见数据倾斜场景 Group By聚合倾斜 在执行Group By聚合操作时，如果某些分组键对应的数据量特别大，而其他分组键对应的数据量很小，在聚合过程中，数据量大的分组会占用更多的计算资源和时间，导致处理速度变慢，出现数据倾斜。 JOIN
column_name 示例 回收用户user_name1对于数据库db1的删除数据库权限。 1 REVOKE DROP_DATABASE ON databases.db1 FROM USER user_name1; 回收用户user_name1对于数据库db1的表tb1的SELECT权限。 1 REVOKE
配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 DBT（Data Build Tool），是一款开源的数据建模和转换工具，运行在Python环境上。DBT连接DLI，用来定义和执行SQL转换，支持从数据集成、转换到分析的整个数据生命周期管理，适用于大规模数据分析项目和复杂的数据分析场景。 本节操作介绍DBT连接DLI的操作步骤。
Hudi数据表Archive规范 Archive（归档）是为了减轻Hudi读写元数据的压力，所有的元数据都存放在这个路径：Hudi表根目录/.hoodie目录，如果.hoodie目录下的文件数量超过10000就会发现Hudi表有非常明显的读写时延。 规则 Hudi表必须执行Archive。
具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。DLI将Flink作业的输出数据以upsert的模式输出到Kafka中。 Upsert Kafka 连接器支持以upsert方式从Kafka topic中读取数据并将数据写入Kafka topic。
数据库相关API（废弃） 创建数据库（废弃） 删除数据库（废弃） 查询所有数据库（废弃） 修改数据库用户（废弃） 父主题： 资源相关API（废弃）
overwrite覆盖分区表数据的时候，覆盖了全量数据？ 当您使用insert overwrite语句覆盖分区表的数据时，如果发现它覆盖了全量数据而不是预期的分区数据，这可能是因为动态分区覆盖功能没有被启用。 如果需要动态覆盖DataSource表指定的分区数据，您需要先配置参数 dli
database DDS的数据库名，如果在"url"中同时指定了数据库名，则"url"中的数据库名不生效。 collection DDS中的collection名，如果在"url"中同时指定了collection，则"url"中的collection不生效。 user （已废弃）访问DDS集群用户名。
使用DLI进行电商数据分析的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：上传数据。将数据上传到对象存储服务OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 步骤2：分析数据。使用DLI对待分析的数据进行查询。 具体样例数据及详细SQL语句可以通过数据包进行下载。 数据说明 为保护用户的隐私和数据安全，所有数据均已进行了采样和脱敏。
使用DLI提交Flink OpenSource SQL作业查询RDS MySQL数据 操作场景 DLI Flink作业支持使用其他服务作为数据源和数据输出通道进行数据实时计算操作。 本例采用Kafka服务作为数据源通道，以RDS作为数据输出通道，介绍创建并提交Flink OpenSource SQL作业进行实时计算的操作步骤。
DLI如何访问OBS桶中的数据 创建OBS表。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 添加分区。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 往分区导入OBS桶中的数据。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 查询数据。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。
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