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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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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RDS数据连接参数说明 RDS数据连接支持连接MySQL、PostgreSQL、SQL Server等数据库。 表1 RDS数据连接 参数 是否必选 说明 数据连接类型 是 RDS连接固定选择为RDS。 数据连接名称 是 数据连接的名称，只能包含字母、数字、下划线和中划线，且长度不超过100个字符。

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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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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。 图1 读取数据 在弹出的提示框中，单击“确定”。 读取数据需要等待一段时

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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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更新数据库数据 操作场景 本文指导您在应用设计态更新数据库数据。 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。 图1 更新数据 在弹出的提示框中，单击“确定”。 父主题： 数据库管理

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行delete，当同主键数据在同一批缓存中先删除后写入会导致丢数据问题。 修复Kafka写dws链路中偶现写DWS异常后丢数据问题。 新增connector参数ignoreUpdateBefore，部分主要参数兼容flink-connector-jdbc。 - 父主题： DWS-Connector

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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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连接的名称，根据连接的数据源类型，用户可自定义便于记忆、区分的连接名。 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。

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连接的名称，根据连接的数据源类型，用户可自定义便于记忆、区分的连接名。 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。

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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 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update

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使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：

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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 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update

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新写入数据版本为1，新数据入库时更新相同主键的数据，插入不同主键的数据并删除版本为0的所有原有数据。下一次新写入数据版本为0，依次交替更新数据版本。 INCREMENT：增量导入，更新相同主键的数据，插入不同主键的数据，保留原有数据。 INSERT：普通导入，插入数据，主键重复会导致任务失败。

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JDBC问题定位 JDBC（Java Database Connectivity，java数据库连接）是应用程序访问数据库的统一标准接口，应用程序可使用JDBC连接数据库并执行SQL。 GaussDB (DWS)提供了对JDBC 4.0特性的支持，本章节提供了JCDB常见问题定位及对应报错和问题的处理方法。

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基于JDBC开发 JDBC（Java Database Connectivity，Java数据库连接）是用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它操作数据。GaussDB库提供了对JDBC 4.2特性的支持，需要使用JDK1.8版

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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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JDBC API参考 DLI JDBC Driver支持JDBC标准的众多API，也有部分API不支持用户调用，例如涉及事务调用的API“prepareCall”，调用这类API将抛出“SQLFeatureNotSupportedException”异常。API详情请参考JDBC官网https://docs

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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JDK1.6（软件包）/JDBC4.0中相关内容。 java.sql.Connection java.sql.CallableStatement java.sql.DatabaseMetaData

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