大家都知道PreparedStatement相比手动拼写SQL有很多好处，比如: 它会自动做敏感字符的转义，防止SQL Injection攻击。 它可以帮助我们动态执行SQL，Prepare一次之后，后续执行只需要替换参数就可以了。

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一、Data Lake Analytics介绍 数据湖（Data Lake）是时下大数据行业热门的概念：https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。基于数据湖做分析，可以不用做任何ETL、数据搬迁等前置过程，实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析，从而极大的节省成本和提升用户体验。

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一、DLA介绍 数据湖（Data Lake）是时下热门的概念，更多阅读可以参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。基于数据湖，可以不用做任何ETL、数据搬迁等过程，实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析，从而极大的节省成本和提升用户体验。

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0. Data Lake Analytics（简称DLA）介绍 数据湖（Data Lake）是时下大数据行业热门的概念：https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。

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今天我们来介绍一下使用Airflow来调度 DataLakeAnalytics(后面简称DLA)的任务执行。DLA作为一个数据湖的解决方案，客户有每天周期性的调度一些任务从DLA查询数据回流到业务系统的需求。

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数据湖（Data Lake）是时下大数据行业热门的概念：https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。基于数据湖做分析，可以不用做任何ETL、数据搬迁等前置过程，实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析，从而极大的节省成本和提升用户体验。

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随着软硬件各方面条件的成熟，数据湖(Data Lake)已经越来越受到各大企业的企业的青睐, 与传统的数仓实践不一样的是，数据湖不需要专门的“入仓”的过程，数据在哪里，我们就从哪里读取数据进行分析。这样的好处在于：一来数据可以保存在很便宜的存储上面(比如阿里云的OSS 上面), 给企业节省预算，而需要分析的时候又可以分析；另一方面，因为省去了入仓的流程，对于中小型企业来说人员投入更少，更容易上手。

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Data Lake Analytics 作为云上数据处理的枢纽，最近加入了对于RDS(目前支持 MySQL , SQLServer , Postgres 引擎)的支持, 这篇教程带你玩转 DLA 的 RDS 支持。

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