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PERMISSIVE：选择PERMISSIVE模式时，如果某一列数据类型与目标表列数据类型不匹配，则该行数据将被设置为null。 DROPMALFORMED：选择DROPMALFORMED模式时，如果某一列数据类型与目标表列数据类型不匹配，则不导入该行数据。 FAILFAST：选择FAILFAST模
SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。 产品介绍 图说DLI 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转DLI
配置SQL防御规则 什么是SQL防御 大数据领域的SQL引擎层出不穷，在带给解决方案多样性的同时，也暴露出一定的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 DLI在Spark
清空数据 功能描述 清除DLI表或者OBS表的数据。 语法格式 1 TRUNCATE TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]; 关键字 表1 关键字说明 参数 描述 tablename 需要执
迁移数据场景概述 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据可以在DLI集中分析和管理，您可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI，再使用DLI提交作业分析数据。 CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源，通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置，提高数据迁移和集成的效率。
数据相关 导入数据 插入数据 清空数据
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：
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
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
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。
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
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
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。
Hive源表 简介 Apache Hive 已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持
在DLI数据目录库下创建数据库和表请参考在DLI控制台创建数据库和表。 数据库 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。数据库通常用于存储、检索和管理结构化数据，由多个数据表组成，这些数据表通过键和索引相互关联。 表 表是数据库最重要的组成部分
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。
数据类型 概述 原生数据类型 复杂数据类型
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:
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