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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存储模式：可以根据具体应用场景，建表的时候选择行存储还是列存储表。一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列不多的情况下，适合列存储。如果表的字段个数比较少，查询大部分字段，那么选择行存储比较好。 扩大字符字段长度：当目的端和源端数据编码格式不一样时，自动建表的字符字段长度可能不

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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，单击“下一步”。 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，根据规划自定义。建议您按照一定的命名规则填写数据源名称，方便您快速识别和查找。 描述 填写数据源的描述信息。

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存储模式：可以根据具体应用场景，建表的时候选择行存储还是列存储表。一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列不多的情况下，适合列存储。如果表的字段个数比较少，查询大部分字段，那么选择行存储比较好。 扩大字符字段长度：当目的端和源端数据编码格式不一样时，自动建表的字符字段长度可能不

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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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（可选）数据库端口 约束：MySQL数据库端口设置范围为1024～65535（其中12017和33071被RDS系统占用不可设置），默认3306； volume type （必填）数据库实例磁盘类型 取值范围： ULTRAHIGH，表示SSD； ULTRAHIGHPRO，表示SSD尊享版，仅支持超高性能型尊享版

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使用SQL语句：否。 模式或表空间：待抽取数据的模式或表空间名称。 表名：要抽取的表名。 其他可选参数一般情况下保持默认即可。 目的端作业配置 目的连接名称：选择创建OBS连接中的“obslink”。 桶名：待迁移数据的桶。 写入目录：写入数据到OBS 服务器 的目录。 文件格式：迁移数据表到文件时，文件格式选择“ CS V格式”。

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存储模式：可以根据具体应用场景，建表的时候选择行存储还是列存储表。一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列不多的情况下，适合列存储。如果表的字段个数比较少，查询大部分字段，那么选择行存储比较好。 扩大字符字段长度：当目的端和源端数据编码格式不一样时，自动建表的字符字段长度可能不

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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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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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SQL语法也是1.12。本示例数据源是Kafka，写入结果数据到Elasticsearch。 请参考Flink OpenSource SQL 1.12创建Kafka源表和Flink OpenSource SQL 1.12创建Elasticsearch结果表。 创建Kafka源表，将 DLI 和Kafka数据源进行链接。

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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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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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MRS是否支持通过Hive的HBase外表将数据写入到HBase？ 问：MRS是否支持通过Hive的HBase外表将数据写入到HBase？ 答：不支持。Hive on HBase只支持查询，不支持更改数据。 父主题： 应用开发类

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nlog日志文件写入后与磁盘同步。 推荐配置组合 表2 配置组合 innodb_flush_log_at_trx_commit sync_binlog 描述 1 1 适合数据安全性要求非常高，而且磁盘写入能力足够支持业务。 1 0 适合数据安全性要求高，磁盘写入能力支持业务不足，允许备库落后或无复制。

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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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Streaming从Kafka读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用

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表级时间点恢复（MySQL） 功能介绍 为了保证数据完整性，降低对原实例的性能影响，在进行表级时间点恢复备份时，首先将选中时间点的全量数据和增量数据在后台恢复至一个临时实例，然后自动导出用户需要恢复的表，再将这些表恢复至原实例。 该接口计划于2025-09-14下线，建议及时切换到新接口表级时间点恢复（MySQL）。

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公网IP。 公网网络迁移产生的数据传输费用收取标准请参见：弹性公网IP价格计算器。 可用区 图3 可用区 表5 任务可用区 参数 描述 可用区 DRS任务创建的可用区，选择跟源或目标库相同的可用区性能更优。 企业项目和标签 图4 企业项目和标签 表6 企业项目和标签 参数 描述 企业项目

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公网IP。 公网网络迁移产生的数据传输费用收取标准请参见：弹性公网IP价格计算器。 可用区 图3 可用区 表5 任务可用区 参数 描述 可用区 DRS任务创建的可用区，选择跟源或目标库相同的可用区性能更优。 企业项目和标签 图4 企业项目和标签 表6 企业项目和标签 参数 描述 企业项目

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对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。

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