接入MySQL数据源 概述 ROMA Connect支持把MySQL数据库作为一个数据源，并用于数据集成任务或用于创建数据API。在使用MySQL数据源前，您需要先接入数据源。 前提条件 每个接入的数据源都要归属到某个集成应用下，在接入数据源前您需要有可用的集成应用，否则请提前创建集成应用。

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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 用户的密码。

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数据转发至MySQL存储 场景说明 对于平台的流转数据可以选择让平台将设备上报数据转发给云数据库（MySQL），由MySQL进行存储，用户无需做额外的数据存储代码开发即可使用设备数据进行业务处理。 本示例为将流转数据转发至MySQL存储。 前提条件 已购买 设备接入服务 的企业版实例或标准版实例。

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添加MySQL数据源 本章节适用于 MRS 3.3.0及之后的版本。 HetuEngine支持配置MySQL数据源实现对MySQL数据源的接入与查询功能。本章节指导用户在集群的HSConsole界面添加MySQL类型的JDBC数据源。 添加MySQL数据源前提条件 数据源与HetuEngine集群节点网络互通。

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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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GaussDB (for MySQL)产品优势 GaussDB(for MySQL)为计算存储分离、云化架构的企业级云数据库。 超高性能 对于某些业务负载，吞吐量最高可提升至开源MySQL7倍，可达百万级QPS。 高扩展性 横向扩展：支持分钟级添加只读节点，最大支持15只读，解决性能扩展问题。

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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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参考创建数据集成任务（普通任务）接入源端自定义数据源和目标端MySQL数据源，并创建定时任务。完成后运行任务，可以将源端自定义的数据源中的数据，迁移到MySQL数据源的表中。 执行任务后，FDI会根据自定义连接实例定义的连接地址（http://127.0.0.1:19091/mysql）去读取或写入数据，读接口加后

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自带mysqldump和mysql工具。 导出数据 要将源数据库迁移到GaussDB(for MySQL)数据库，需要先将源数据库的数据进行导出。 mysqldump导出工具需要与数据库引擎版本匹配。 登录已准备的 弹性云服务器 ，或可访问GaussDB(for MySQL)数据库的设备。

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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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GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的区别 GaussDB(for MySQL)拥有较好的性能、扩展性和易用性，详情请参见表1。 表1 GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的差异 类别 RDS for MySQL GaussDB(for

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符合条件的记录。 确保MySQL数据库、Logstash集群和Elasticsearch集群在同一时区，否则当同步与时间相关的数据时，同步前后的数据可能存在时区差。 前提条件 已准备好存有数据的MySQL数据库，本案例以云数据库的RDS for MySQL实例为例，具体操作请参见购买RDS

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import java.io.IOException; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet;

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import java.io.IOException; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet;

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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。 column：要写入的字段列表，应与数据源读取器中的字段列表对应。 postSql：写入数据到目的表后，会执行这里的标准语句。 preSql：写入数据到目的表前

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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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Java Java客户端接入示例 Java开发环境搭建

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LargeFileUploadDemo.java HttpClientDemo.java 引用类: Constant.java SSLCipherSuiteUtil.java UnsupportProtocolException.java IDEA的配置方式 支持以下几种配置方式，用户可根据业务需求选择。

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Element; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.security.MessageDigest; import java.time.LocalDateTime;

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可使用原生Base64类 import java.util.Base64; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.UUID;

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