请参见如何安装MySQL客户端。 该弹性云服务器或可访问云数据库RDS的设备需要安装和RDS for MySQL数据库服务端相同版本的数据库客户端，MySQL数据库或客户端会自带mysqldump和mysql工具。 数据迁移到云数据库RDS后可能要面对更改IP的问题，为减少客户业务更改，降低

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、准备环境、创建数据库及表、导入数据、运行SQL等操作。 SQL编辑器 您需要在提交作业分析数据前掌握SQL编辑器的使用。 如果您是数据分析师 如果您是数据分析师，建议您先熟悉以下模块，掌握DLI支持的Spark、Flink等常用SQL语法，帮助你查询分析业务数据。 组件 模块 说明

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将写好的java代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。

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(for MySQL)数据库的设备上，安装MySQL客户端。 该弹性云服务器或可访问GaussDB(for MySQL)数据库的设备需要安装和GaussDB(for MySQL)数据库服务端相同版本或更高版本的数据库客户端，MySQL数据库或客户端会自带mysqldump和mysql工具。

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MySQL数据库兼容MySQL模式 MySQL数据库兼容性概述 数据类型 系统函数 操作符 字符集 排序规则 SQL 驱动 父主题： 分布式

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将写好的python代码文件上传至DLI中。控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。

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将写好的python代码文件上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。

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ErrorIfExis：如果已经存在数据，则抛出异常。 Overwrite：如果已经存在数据，则覆盖原数据。 Append：如果已经存在数据，则追加保存。 Ignore：如果已经存在数据，则不做操作。这类似于SQL中的“如果不存在则创建表”。 读取RDS上的数据 1 2 3 4 5 6 7

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数据连接概述 DLV提供了丰富的数据源，您在使用大屏时可以根据数据存储的位置，进行数据连接，在大屏上展示数据结果。 登录DLV控制台，单击“我的数据”，您可以对数据源进行管理。 DLV目前支持接入以下几种类型的数据源： API类 数据库类 文件类 其他 API类 DLV目前只支持API数据源。

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SQL编辑器 SQL编辑器简介 SQL作业编辑器支持使用SQL语句执行数据查询操作。 支持SQL2003，兼容SparkSQL，详细语法描述请参见《数据湖探索SQL语法参考》。 在总览页面，单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”或SQL作业简介右上角的“创建作业”，可进入“SQL编辑器”页面。

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MySQL Replication是MySQL非常出色的一个功能，该功能将一个MySQL实例中的数据复制到另一个MySQL实例中。整个过程是异步进行的，但由于其高效的性能设计，复制的延时非常小。MySQL复制功能在实际的应用场景中被广泛的应用于保证数据系统数据的安全性和可扩展设计中。在本场景中，通过MySQL的Replication功能来

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将Spark作业结果存储在MySQL数据库中，缺少pymysql模块，如何使用python脚本访问MySQL数据库？ 缺少pymysql模块，可以查看是否有对应的egg包，如果没有，在“程序包管理”页面上传pyFile。具体步骤参考如下： 将egg包上传到指定的OBS桶路径下。 登录DLI管理控制台，单击“数据管理

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将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。

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性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、ECS自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行分析，构建企业的统一视图，帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索。

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将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。

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> 新建数据源”进入创建数据源页面，选择要创建数据源所在的项目。 源库类型：MySQL。 接入网络类型：公网。 在配置连接对话框，填写以下配置。 图1 接入MySQL数据源 表1 参数说明 参数名称 是否必填 说明 源库类型 是 接入的数据源类型，本示例为MySQL。更多数据源类型连接请参考表1。

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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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调用链中是否采集上报带有参数内容的原始sql。 表2 Postgresql数据库指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 数据库连接（connection，以数据库为维度统计sql调用详情。） db 数据库 数据库名称 - ENUM LAST createdCount

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将写好的代码生成jar包，上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。

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进行排序 使用说明 对表单中的字段进行排序设置。 操作步骤 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击对应的应用，进入应用开发页面。 在表单页面，单击“排序”。 图1 单击隐藏 在弹出的页面，单击“选择字段进行排序”。 根据业务需求，选择

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000。如果单条数据非常大，在bulk存储设置的数据条数前提前到达了单次batch的总数据量上限，则停止存储数据，以batch.size.bytes为准，提交该批次的数据。 batch.size.bytes 单次batch的总数据量上限，默认为1mb。如果单条数据非常小，在bul

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