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的15次方-1范围内的所有整数。 INT 用于存储有符号整数，精度为10，标度为0。 DECIMAL 带固定精度和小数位数的数值数据类型。 FLOAT 用于存储带二进制精度的浮点数。 DOUBLE 用于存储指明双精度的浮点数。 日期时间 DATE 用于存储年、月、日信息。 TIMESTAMP
的15次方-1范围内的所有整数。 INT 用于存储有符号整数，精度为10，标度为0。 DECIMAL 带固定精度和小数位数的数值数据类型。 FLOAT 用于存储带二进制精度的浮点数。 DOUBLE 用于存储指明双精度的浮点数。 日期时间 DATE 用于存储年、月、日信息。 TIMESTAMP
原因分析 这种情况一般是源表与目标表类型不匹配导致，例如源端dli字段为string类型，目标端dws字段为varchar(50)类型，导致精度缺省，就会报：value too long for type character varying。类似的问题还有string转bigint，bigint转int。
如何将云下内网或第三方云上的私网与CDM连通？ 如何使用Java调用CDM的Rest API创建数据迁移作业？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析
使用SQL语句为否时，可以增加where子句，添加筛选条件。 age > 18 and age <= 60 date类型值是否保留一位精度 date类型值是否保留一位精度。 否 抽取分区字段 抽取数据时使用该字段进行数据切分， 从而实现并行化抽取。 id 分区字段含有空值 多并发抽取时，若确
针对DECIMAL类型，源端数据源长度超过Hive长度可能导致精度丢失。 Hive DECIMAL(P,S)类型1 ≤ precision ≤ 38,0 ≤ scale。源端p > 38位时，Hive按38位创建，s小于0时，按0创建，受Hive数据类型限制，此场景可能会导致数据写入后精度丢失。 表1 MySQL->Hive自动建表时的字段映射
动时间-偏移量”。 DS='${dateformat(yyyy-MM-dd,-1,DAY)}' date类型值是否保留一位精度 date类型值是否保留一位精度。 否 抽取分区字段 “使用SQL语句”选择“否”时，显示该参数，表示抽取数据时使用该字段进行数据切分，CDM依据此字段将
的bool类型转为int类型报错。进一步排查作业配置第二步，字段映射界面，查看对应关系。 根据上一步字段映射分析，其中"support_gpu_instancing"字段源端为TINYINT类型，源端值为"0"或"1"，实际是"false"或"true"。迁移到目的端INT类型的
Timeout怎么解决？ 问题描述： 作业日志报错Read time out，日志如下： 原因分析 确认MRS集群的JdbcServer是多实例模式还是多租模式。 如果是多实例模式，跳转3。 否则跳转2。 多租户模式下，确认其他租户的作业是否正常。 如果所有租户的作业执行spark sql都有问题，跳转3。
6版本的集群迁移失败。报错作业日志如下图所示。 原因分析 初步怀疑是源端和目标端在字段类型转换出现异常。 将目标端表字段类型biginit改为 string，重新跑作业还是失败，报错内容跟之前一样。 配置开启脏数据，重跑作业后作业依旧失败，但是有3条数据已迁移到目标表。 通过对比迁移失败的数据记录和成功的距离
无法解析。 Hive数据源约束 Hive中使用Parquet格式存储时间戳数据时，时间戳的精度为纳秒级别（即精确到毫微秒），即2023-03-27 00:00:00.000。当源端数据精度大于纳秒级别时，字段映射时会对数据进行截取。例如源端数据为2023-03-27 00:00:00
致JDBC连接超时。 图1 非索引列 解决方案 优先联系DBA修改表结构，将需要过滤的列配置为索引列，然后重试。 如果由于数据不离散，导致还是失败请参考2~4，通过增大JDBC超时时间解决。 根据作业找到对应的MySQL连接名称，查找连接信息。 图2 连接信息 单击“连接管理”，在“操作”列中，单击“连接”进行编辑。
O读写量大，CPU富足（计算相对小）的压缩场景。更多压缩级别详细说明请参见压缩级别。 存储模式：可以根据具体应用场景，建表的时候选择行存储还是列存储表。一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列不多的情况下，适合列存储。如果表的字段个数比较少，查询大部分字段，那么选择行存储比较好。
O读写量大，CPU富足（计算相对小）的压缩场景。更多压缩级别详细说明请参见压缩级别。 存储模式：可以根据具体应用场景，建表的时候选择行存储还是列存储表。一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列不多的情况下，适合列存储。如果表的字段个数比较少，查询大部分字段，那么选择行存储比较好。
表名：待写入数据的表名，可以手动输入一个不存在表名，CDM会在DWS中自动创建该表。 存储模式：可以根据具体应用场景，建表的时候选择行存储还是列存储表。一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列不多的情况下，适合列存储。如果表的字段个数比较少，查询大部分字段，那么选择行存储比较好。
表名：待写入数据的表名，可以手动输入一个不存在表名，CDM会在DWS中自动创建该表。 存储模式：可以根据具体应用场景，建表的时候选择行存储还是列存储表。一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列不多的情况下，适合列存储。如果表的字段个数比较少，查询大部分字段，那么选择行存储比较好。
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