"justMyCode": true, "django": true, "pythonArgs": [], "name": "Python: Django", "showReturnValue": true } 父主题： Django应用

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托管服务通信的代理。 数据库名 单击“获取数据库”，在列表框中选择数据库。 填写完数据源信息后，单击“确定”即可完成MySQL数据连接的添加。 使用MySQL数据源 您可以参考使用数据仓库服务（DWS）数据源，配置使用MySQL数据源。 父主题： 新建数据连接

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创建MySQL数据库 应用场景 MySQL是目前最受欢迎的开源数据库之一，其性能卓越，搭配LAMP（Linux + Apache + MySQL + Perl/PHP/Python），成为WEB开发的高效解决方案。 本教程将指导您如何通过Terraform脚本创建一个RDS for

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参见配置云数据库MySQL/MySQL数据库连接。这里保持默认，必填参数如表1所示。 表1 MySQL连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 输入便于记忆和区分的连接名称。 mysqllink 数据库 服务器 MySQL数据库的IP地址或 域名 。 - 端口 MySQL数据库的端口。 3306

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参见配置云数据库MySQL/MySQL数据库连接。这里保持默认，必填参数如表1所示。 表1 MySQL连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 输入便于记忆和区分的连接名称。 mysqllink 数据库服务器 MySQL数据库的IP地址或域名。 - 端口 MySQL数据库的端口。 3306

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填写数据源的描述信息。 数据湖分层 选择对应的数据湖分层：业务数据层/操作数据层/明细数据层/数据汇总层/数据集市层/应用数据层/贴源数据层。 是否使用JDBC字符串 选择连接数据库模式。 否：由系统根据用户配置自动拼接数据源连接字符串。 是：由用户自己输入数据源连接字符串。 连接地址

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数据库代理（MySQL） 开启数据库代理 查询数据库代理信息列表 查询数据库代理规格信息 设置读写分离路由模式 关闭数据库代理 父主题： API v3（推荐）

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模型采集 > 数据源”，单击“创建数据源”，进入创建数据源页面。接着选择“MySQL”类型的数据源，创建方式选择 “创建数据源”，然后在数据源输入框中输入数据源名称。 在页面中配置数据源的连接信息，如下表所示。 表1 数据源连接信息 参数 配置说明 数据源名称 填写数据源的名称，根

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取值样例 名称 输入便于记忆和区分的连接名称。 mysqllink 数据库服务器 MySQL数据库的IP地址或域名。 - 端口 MySQL数据库的端口。 3306 数据库名称 MySQL数据库的名称。 sqoop 用户名 拥有MySQL数据库的读、写和删除权限的用户。 admin 密码

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参见配置云数据库MySQL/MySQL数据库连接。这里保持默认，必填参数如表1所示。 表1 MySQL连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 输入便于记忆和区分的连接名称。 mysqllink 数据库服务器 MySQL数据库的IP地址或域名。 - 端口 MySQL数据库的端口。 3306

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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。该数据库用户需要有数据表的读写权限，以及对元数据的读取权限。 cdm 密码 用户名密码。 - 使用本地API 可选参数，选择是否使用数据库本地API加速。 创建MySQL连接时， CDM 会自动尝试启用MySQL数据库的l

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管理并发写入操作 事务隔离说明 写入和读写操作 并发写入事务的潜在死锁情况 并发写入示例 父主题： 导入数据

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查询具体更新的文件分区，因此它的速度比UPSERT快。当数据源不包含更新数据时建议使用该操作，如果数据源中存在更新数据，则在数据湖中会出现重复数据。 BULK_INSERT（批量插入）：用于初始数据集加载， 该操作会对主键进行排序后直接以写普通parquet表的方式插入Hudi表

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MRS Hive目标端写入时出现数据乱码 原因分析 创建任务时，目标端存储类型选择与建表时类型不一致。 比如建表时存储类型为text（文本文件），而创建任务时目标端存储类型选择了RCFile格式。 解决方案 修改界面选择的存储类型与建表时一致即可。 父主题： 数据集成任务

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从Kafka读取数据写入到Elasticsearch 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 本示例场景对用户购买商品的数据信息进行分析，将满足特定条件的数据结果进行汇总输出。购买商品数据信息为数据源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到Elasticsearch中。

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写入更新数据时报错 Parquet/Avro schema 问题 数据写入时报错： org.apache.parquet.io.InvalidRecordException: Parquet/Avro schema mismatch: Avro field 'col1' not found

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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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写入和读写操作 关于写入和读写操作的命令： INSERT，可向表中插入一行或多行数据。 UPDATE，可修改表中现有数据。 DELETE，可删除表中现有数据。 COPY，导入数据。 INSERT和COPY是纯写入的操作。并发写入操作，需要等待，对同一个表的操作，当事务T1的INS

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写入性能优化 CSS 集群在使用前，建议参考本文进行集群的写入性能优化，便于提高集群的写入性能，提升使用效率。 数据写入流程 图1 数据写入流程 当从客户端往Elasticsearch中写入数据时，写入流程如下： 客户端向Node1发送写数据请求，此时Node1为协调节点。 节点N

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写入和读写操作 关于写入和读写操作的命令： INSERT，可向表中插入一行或多行数据。 UPDATE，可修改表中现有数据。 DELETE，可删除表中现有数据。 COPY，导入数据。 INSERT和COPY是纯写入的操作。并发写入操作，需要等待，对同一个表的操作，当事务T1的INS

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管理并发写入操作 事务隔离说明 写入和读写操作 并发写入事务的潜在死锁情况 并发写入示例 父主题： 导入数据

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