配置目标数据库写入器。 name：写入器的名称，如sqlserverwriter表示SQL Server目标数据库写入器。 parameter：写入器的参数配置，包含目标数据库连接信息、要写入的字段等。 username：目标数据库的用户名。 password：目标数据库的密码。

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JDBC源表 功能描述 JDBC连接器是Flink内置的Connector，用于从数据库读取相应的数据。 前提条件 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规

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说明 connector 是 数据源类型，固定为：jdbc。 url 是 数据库的URL。 table-name 是 读取数据库中的数据所在的表名。 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。 username 否 数据库认证用户名，需要和'password'一起配置。

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connector.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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基于JDBC开发 开发流程 开发步骤 典型应用开发示例 JDBC接口参考 父主题： 应用程序开发教程

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JDBC接口参考 JDBC接口是一套提供给用户的API方法，本节将对部分常用接口做具体描述，若涉及其他接口可参考JDK1.8（软件包）/JDBC4.0中相关内容。 java.sql.Connection java.sql.CallableStatement java.sql.DatabaseMetaData

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JDBC接口参考 获取结果集中的数据 ResultSet对象提供了丰富的方法，以获取结果集中的数据。获取数据常用的方法如表1所示，其他方法请参考JDK官方文档。 表1 ResultSet对象的常用方法 方法 描述 差异 int getInt(int columnIndex) 按列标获取int型数据。

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JDBC/ODBC类 JDBC问题定位 建立数据库连接失败 执行业务抛出异常 性能问题 功能支持问题

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基于JDBC开发 JDBC开发流程 JDBC包与驱动类 加载驱动 连接数据库 执行SQL语句 处理结果集 常用JDBC开发示例 应用端加工RoaringBitmap结果集并入库 GaussDB (DWS)开发示例 JDBC接口参考 父主题： 使用JDBC或ODBC进行GaussDB(DWS)二次开发

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JDBC接口参考 JDBC接口是一套提供给用户的API方法，本节将对部分常用接口做具体描述，若涉及其他接口可参考JDK1.8（软件包）/JDBC 4.2中相关内容。 java.sql.Connection java.sql.CallableStatement java.sql.DatabaseMetaData

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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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基于JDBC开发 开发流程 开发步骤 典型应用开发示例 JDBC接口参考 父主题： 应用程序开发教程

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JDBC接口参考 JDBC接口是一套提供给用户的API方法，本节将对部分常用接口做具体描述，若涉及其他接口可参考JDK1.8（软件包）/JDBC4.2中相关内容。 java.sql.Connection java.sql.CallableStatement java.sql.DatabaseMetaData

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JDBC接口参考 JDBC接口是一套提供给用户的API方法，本节将对部分常用接口做具体描述，若涉及其他接口可参考JDK1.8（软件包）/JDBC 4.2中相关内容。 java.sql.Connection java.sql.CallableStatement java.sql.DatabaseMetaData

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JDBC结果表 功能描述 DLI 通过JDBC结果表将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库中。 前提条件 DLI要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规

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读取数据库数据 操作场景 本文指导您在应用设计态读取数据库数据。 前提条件 已登录应用设计态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 反向建模”，进入反向建模页面。 找到需要操作的数据源，单击。 单个数据源最多只能读取1000个物理表的数据库数据。 图1 读取数据 在弹出的提示框中，单击“确定”。

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>=50 and id < 100。 fetchsize 读取数据时，每一批次获取数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 batchsize 写入数据时，每一批次写入数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。

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写入更新数据时报错SchemaCompatabilityException 问题 数据写入时报错： org.apache.hudi.exception.SchemaCompatabilityException: Unable to validate the rewritten record

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原因： Hudi表数据含有Decimal类型数据。 初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。

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原因： Hudi表数据含有Decimal类型数据。 初始入库BULK_INSET方式会使用Spark内部parquet文件的写入类进行写入，Spark对不同精度的Decimal类型处理是不同的。 UPSERT操作时，Hudi使用Avro兼容的parquet文件写入类进行写入，这个和Spark的写入方式是不兼容的。

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工作负载异常：实例无法写入数据 Pod事件 Pod所在的节点文件系统损坏，新建的Pod无法成功在/var/lib/kubelet/device-plugins/.xxxxx写入数据，Pod通常会出现以下类似事件： Message： Pod Update Plugin resources

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