云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    pandas读取MySQL表 更多内容
  • MySQL CDC源表

    数据库名称支持正则达式以读取多个数据库的数据,例如flink(.)*示以flink开头的数据库名。 table-name 是 无 String 访问的名。 名支持正则达式以读取多个的数据,例如cdc_order(.)*示以cdc_order开头的名。 port 否

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  • SparkSQL读取ORC表报错

    SparkSQL读取ORC报错 问题现象 Hive创建ORC存储格式的,用SparkSQL读取时报错: 原因分析 该问题为一个开源社区问题:https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11102,使用开源的hive 1.2.1版本包就有可能触发此问题。

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  • 变量读取规则

    变量读取规则 无论是手工输入方式还是文件变量导入的方式添加变量,选择不同的变量读取模式和变量共享模式时变量读取规则如下1。 1 变量读取规则 变量读取模式 变量共享模式 概述 举例 顺序模式 用例模式 每个并发按顺序读取一个变量值。 例如,10并发压力模式下的任务,在执行过程中,不同并发按照顺序读取变量中的值。

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  • 使用Jupyter Notebook对接MRS Spark

    on36 export PATH=$PYTHON_HOME/bin:$PATH 执行python3 --version命令,显示结果如下,示Python已经安装完成。 Python 3.6.6 验证Python3。 pip3 install helloword python3 import

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  • 如何使用pandas库处理OBS桶中的数据?

    如何使用pandas库处理OBS桶中的数据? 参考下载OBS文件到Notebook中的指导,将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题: 数据存储

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  • Notebook安装Conda指导

    kernel。 安装新软件包。 查看pandas是否安装。如下pandas未安装。 返回Terminal,切换到相应的环境“py37”,然后安装pandas。 conda activate py37 conda install -n py37 pandas 安装完成后,返回Notebook

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  • MySQL到MySQL

    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 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 6 企业项目和标签 参数 描述 企业项目 企业项目是一种云资源管理方式

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  • MySQL到MySQL

    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 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 6 企业项目和标签 参数 描述 企业项目 企业项目是一种云资源管理方式

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  • 表级时间点恢复(MySQL)

    Array of objects 信息,详细说明请参见4。 4 tables字段数据结构说明 名称 是否必选 参数类型 说明 oldName 是 String 恢复前名。 newName 是 String 恢复后名。 请求示例 恢复数据到指定时间点。 POST htt

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  • 通过Sqoop读取MySQL数据并写parquet文件到OBS时失败

    的Hive库和,需要修改SQL语句指定到具体字段(需要修改脚本)。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险,在执行命令前建议关闭系统的history命令记录功能,避免信息泄露。 原来的脚本: sqoop import --connect 'jdbc:mysql://10.160

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  • 读取Hudi数据概述

    读取Hudi数据概述 Hudi的读操作,作用于Hudi的三种视图之上,可以根据需求差异选择合适的视图进行查询。 Hudi 支持多种查询引擎Spark、Hive、HetuEngine,具体支持矩阵见1和2。 1 cow 查询引擎 实时视图/读优化视图 增量视图 Hive Y

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  • 读取Hudi数据概述

    读取Hudi数据概述 Hudi的读操作,作用于Hudi的三种视图之上,可以根据需求差异选择合适的视图进行查询。 Hudi 支持多种查询引擎Spark和Hive,具体支持矩阵见1和2。 1 cow 查询引擎 实时视图/读优化视图 增量视图 Hive Y Y Spark(SparkSQL)

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  • 使用Get读取数据

    使用Get读取数据 功能简介 要从读取一条数据,首先需要实例化该对应的Table实例,然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值,如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中,Result中可以存储多个Cell。 代码样例 public void

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  • 使用Scan读取数据

    使用Scan读取数据 功能简介 要从读取数据,首先需要实例化该对应的Table实例,然后创建一个Scan对象,并针对查询条件设置Scan对象的参数值,为了提高查询效率,最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象中,每行数

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  • 使用Get读取数据

    使用Get读取数据 功能介绍 要从读取一条数据,首先需要实例化该对应的Table实例,然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值,如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中,Result中可以存储多个Cell。 针对开启冷热分离特性的列族,可以

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  • 表级时间点恢复(MySQL)

    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,再将这些恢复至原实例。 该操作会在原实例上新生成恢复后的库,请确保您的原实例磁盘空间充足。

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  • 读取文件控制并发

    vars_iter: - [A, B, C] # <==== 注意这里,示${1} 的并发数量(范围) - [0, 1] 上述G CS 语法中,[A, B, C] 示并发数量为3数量。而动态的并发,就是数组[]中的值是上一步结果 。如下: job-2:

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  • 读取文件控制并发

    vars_iter: - [A, B, C] # <==== 注意这里,示${1} 的并发数量(范围) - [0, 1] 上述GCS语法中,[A, B, C] 示并发数量为3数量。而动态的并发,就是数组[]中的值是上一步结果 。如下: job-2:

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  • 读取配置文件

    "data":""} error Object 可选 失败返回错误信息。详细参见2。 例如:{"success":0,"error":{"id": 100666770,"code":100687875,"params":[]}} 2 error 参数 类型 取值范围 参数说明 id int 32位整数

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  • 从OBS读取模型

    从OBS读取模型 概述 从OBS( 对象存储服务 )中读取模型文件。 输入 无 输出 模型 参数说明 参数 参数说明 obs_model_path OBS中模型文件的绝对路径,模型文件必须是spark pipeline model文件 样例 params = { "obs_model_path":

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  • 使用Scan读取数据

    使用Scan读取数据 功能介绍 要从读取数据,首先需要实例化该对应的Table实例,然后创建一个Scan对象,并针对查询条件设置Scan对象的参数值,为了提高查询效率,最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象中,每行数

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