流式写入Hudi表 本章节仅适用于 MRS 3.3.1-LTS及之前版本。 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入，也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能：

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type 是 数据源类型，‘jdbc’表示使用JDBC connector，必须为jdbc connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置，则会自动通过URL提取

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postgresql”替换成“com.huawei.gauss200.jdbc”）与连接URL串前缀（将“jdbc:postgresql”替换为“jdbc:gaussdb”）。 //演示基于JDBC开发的主要步骤，会涉及创建数据库、创建表、插入数据等。 import java.sql.Connection;

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为 数据仓库 类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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Hive JDBC接口介绍 Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Hive作为数据仓库类型数据库，其并不能支持所有的JDBC标准API。例如事务类型的操作：rollback、setAutoCommit等，执行该类操作会获得“Method not suppo

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Impala JDBC接口介绍 Impala使用Hive的JDBC接口，Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准，详情请参见JDK1.7 API。 Impala并不能支持所有的Hive JDBC标准API。执行某些操作会产生“Method not supported”的SQLException异常。

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certificate? [no]: y Certificate was added to keystore 通过JDBC连接MariaDB数据库，代码中的JDBC链接格式如下： jdbc:mysql://<instance_ip>:<instance_port>/<database_name>

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原理：fetchsize在设置为n时，数据库 服务器 端在执行查询后，调用者在执行resultset.next()的时候，JDBC会先与服务器端进行通信，取n条数据到JDBC的客户端中，然后返回第一条给调用者。当调用者取到第n+1条数据的时候，会再次到数据库服务端取数据。 作用：避免了数据库同时把所有结果全

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示例：不同场景下连接数据库参数配置 以下示例场景中node代表“host:port”，host为数据库服务器名称或IP地址，port为数据库 服务器端口 。 容灾场景 某客户有两套数据库实例，其中A数据库实例为生产数据库实例，B数据库实例为容灾数据库实例。当客户执行容灾切换时，A数据库实例将降为

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st=ip:port,ip:port,ip:port 在Demo.java有三种连接JDBC的样例：节点的JDBC连接、banlancer的JDBC连接和tcp端口的banlancer的JDBC连接。 Demo提供了createDatabase、createTable、insertData和queryData的样例。

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ClickHouse简介 ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎

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示例：不同场景下连接数据库参数配置 以下示例场景中node代表“host:port”，host为数据库服务器名称或IP地址，port为数据库服务器端口。 容灾场景 某客户有两套数据库集群，其中A集群为生产集群，B集群为容灾集群。当客户执行容灾切换时，A集群将降为容灾集群，B集群将

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批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert")，指定写入方式为bulk_insert，如下所示：

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流式写入Hudi表 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入，也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能： 支持Kafka，DFS多种数据源接入

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接收的 CS V文件打开乱码如何处理？ 问题描述 用户登录 交换数据空间 ，在“数据目录”下接收的CSV文件，打开出现中文乱码的情况。 可能原因 用户使用Excel工具打开CSV文件，交换数据空间服务的CSV文件使用了UTF-8编码格式，而Excel是以ANSI格式打开的，没有做编码识别。

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准备Presto JDBC应用开发环境 为了运行Presto组件的JDBC接口样例代码，需要完成下面的操作。此处以在Windows环境下开发JDBC方式连接Presto服务的应用程序为例。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程获取Presto示例工程。 在Presto示例工程根目录，执行mvn

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mysql_link 数据库服务器 配置为要连接的数据库的IP地址或 域名 。 单击输入框后的“选择”，可获取用户的MySQL数据库实例列表。 192.168.0.1 端口 配置为要连接的数据库的端口。 3306 数据库名称 配置为要连接的数据库名称。 dbname 用户名 待连接数据库的用户。该

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postgresql”替换成“com.huawei.gauss200.jdbc”）与连接URL串前缀（将“jdbc:postgresql”替换为“jdbc:gaussdb”）。 //演示基于JDBC开发的主要步骤，会涉及创建数据库、创建表、插入数据等。 import java.sql.Connection;

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Impala JDBC接口介绍 Impala使用Hive的JDBC接口，Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Impala并不能支持所有的Hive JDBC标准API。执行某些操作会产生“Method not supported”的SQLException异常。

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连接Oracle的JDBC URL地址。端口号默认为1521。 可选择如下格式： jdbc:oracle:thin@Oracle数据库所在的IP地址:端口号/Oracle数据库pdb名称 jdbc:oracle:thin@Oracle数据库所在的IP地址:端口号:Oracle数据库实例名称。

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准备Hive JDBC开发环境 为了运行Hive组件的JDBC接口样例代码，需要完成下面的操作。 以在Windows环境下开发JDBC方式连接Hive服务的应用程序为例。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程获取Hive示例工程。 在Hive示例工程根目录，执行mvn install编译。

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