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数据迁移与数据传输 数据迁移与传输方式概述 迁移外部数据源数据至DLI 配置DLI读写外部数据源数据
图解数据湖探索
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：
配置DLI读写外部数据源数据 配置DLI读写外部数据源数据的操作流程 配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接） 使用DEW管理数据源访问凭证 使用DLI的跨源认证管理数据源访问凭证 管理增强型跨源连接 典型场景示例：配置DLI与内网数据源的网络联通 典型场景示例：配置DLI 与公网网络连通
在DLI控制台管理数据库资源 在DLI控制台配置数据库权限 在DLI控制台删除数据库 在DLI控制台修改数据库所有者 库表管理标签管理 父主题： 创建数据库和表
迁移外部数据源数据至DLI 迁移数据场景概述 使用CDM迁移数据至DLI 典型场景示例：迁移Hive数据至DLI 典型场景示例：迁移Kafka数据至DLI 典型场景示例：迁移Elasticsearch数据至DLI 典型场景示例：迁移RDS数据至DLI 典型场景示例：迁移DWS数据至DLI
数据保护技术 数据存储安全 为了确保您的个人敏感数据（例如用户名、密码、手机号码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，DLI对用户数据的存储和传输进行加密保护，以防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 数据销毁机制 用户删除DLI队列后，存储在集群上的用户个人敏感数据会随之删除。
Catalog 简介 Catalog提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过TableEnvironment注册的UDF。 元数据也可以是持久化的，例如Hive
了解数据目录、数据库和表 数据库和表是SQL作业、Spark作业场景开发的基础，在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 Flink支持动态数据类型，可以在运行时定义数据结构，不需要事先定义元数据。 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。
导出数据的类型，目前API支持csv和json格式数据。 database_name 是 String 被导出数据的表所在的数据库名称。 table_name 是 String 被导出数据的表名称。 compress 是 String 导出数据的压缩方法。目前支持gzip、bzip2、deflate压缩方式；若不希望压缩，则输入none。
不配置表示动态导入整表数据，导入的数据需要包含分区列的数据； 如果导入时，配置所有分区信息，则表示导入数据到指定分区，导入的数据不能包含分区列的数据； 如果导入时，配置了部分分区信息，而导入的数据必须包含非指定的分区数据，不能包含指定的分区数据，否则数据导入后，非指定的数据分区字段列会存在null值等异常值。
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。
REFRESH TABLE刷新表元数据 功能描述 Spark为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。当更新了Parquet表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据作业执行报错，报错信息参考如下： DLI.0002: FileNotFoundException:
数据类型 概述 原生数据类型 复杂数据类型
数据类型 数据类型介绍 布尔类型 整数类型 固定精度型 浮点型 字符类型 时间和日期类型 复杂类型 父主题： HetuEngine SQL语法
配置多版本过期数据回收站 功能描述 在DLI数据多版本功能开启后，过期的备份数据后续在执行insert overwrite或者truncate语句时会被系统直接清理。OBS并行文件系统可以通过配置回收站加速删除操作过期的备份数据。通过在表属性添加配置“dli.multi.version
细的查询。 详细的数据说明请参考数据说明。 图1 方案简介 流程指导 使用DLI进行驾驶行为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。 示例代码
\r\n 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据\r\n 'fields.name.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器\r\n 'fields.name.length' = '5' --限制user_id长度为3\r\n);\r\n
BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。 当作为BATCH应用程序运行时，Flink将写 Hive表，仅在作业完成时使这些记录可见。BATCH 写入支持追加和覆盖现有表。 STREAMING 不断写入，向Hive添加新数据，以增量方式提交记录使其可见。用户控制何时/如
db_comment 数据库描述。 property_name 数据库属性名。 property_value 数据库属性值。 注意事项 DATABASE与SCHEMA两者没有区别，可替换使用，建议使用DATABASE。 “default”为内置数据库，不能创建名为“default”的数据库。 示例
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