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在Flink SQL作业中创建表使用EL表达式，作业运行提示DLI.0005错误怎么办？ 问题现象 Flink SQL作业创建表时，表名使用EL表达式，运行作业时报如下错误： DLI.0005: AnalysisException: t_user_message_input_#{
Hadoop jar包冲突，导致Flink提交失败 问题现象 Flink 提交失败，异常为： Caused by: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class org.apache.hadoop
故障处理 问题1：将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 问题 将代码直接复制到py文件中后，'\'后出现“unexpected character”问题。 解决方案 将'\'后面的缩进或是空格全部删除。 父主题： 对接Redis
JAR：用户jar文件。 PyFile：用户Python文件。 File：用户文件。 ModelFile：用户AI模型文件。 状态 创建程序包的状态。 上传中（Uploading）：表示程序包正在上传。 已成功（Finished）：表示程序包已经上传。 已失败（Failed）：表示程序包上传失败。
Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的路径作为参数传给Executor去执行。
如果动态分区不需要指定分区，则将“part_spec”作为普通字段放置SELECT语句中。 被插入的OBS表在建表时只能指定文件夹路径。 源表和目标表的数据类型和列字段个数应该相同，否则插入失败。 不建议对同一张表并发插入数据，可能会由于并发冲突导致插入数据结果异常。 INSERT INTO命令用于将查询的结果追加到目标表中。
在提交导入作业前，可选择通过data_type参数设置导入数据的类型，例如将data_type设置为csv。csv数据的具体格式通可过options参数设置，例如：csv的分隔符，转义符等。 当OBS桶目录下有文件夹和文件同名时，加载数据会优先指向该路径下的文件而非文件夹。建议
接口设置，其中setStorageType仅支持csv格式。 当OBS桶目录下有文件夹和文件同名时，加载数据会优先指向该路径下的文件而非文件夹。建议创建OBS对象时，在同一级中不要出现同名的文件和文件夹。 提交作业 DLI提供提交作业和查询作业的接口。您可以通过提交接口提交作业，
在Flink SQL作业中创建表使用EL表达式，作业运行提示DLI.0005错误怎么办？ Flink作业输出流写入数据到OBS，通过该OBS文件路径创建的DLI表查询无数据 Flink SQL作业运行失败，日志中有connect to DIS failed java.lang.Il
etry_rejected导致提交失败 问题说明 Flink Opensource SQL Elasticsearch结果表failure-handler参数填写retry_rejected导致提交失败 问题根因 该问题属于开源设计缺陷。 解决措施 您可以尝试将retry_rej
DLI将Flink作业的输出数据写入数据接入服务（DIS）中。适用于将数据过滤后导入DIS通道，进行后续处理的场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小
Flink SQL作业运行失败，日志中有connect to DIS failed java.lang.IllegalArgumentException: Access key cannot be null错误 问题现象 在DLI上提交Flink SQL作业，作业运行失败，在作业日志中有如下报错信息：
DLI Delta表概述 Delta表是一种基于Delta Lake技术实现的数据存储解决方案，它使用基于文件的事务日志扩展了 Parquet 数据文件，可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结
上述报错可能原因是当前导入的文件数据量较大，同时因为spark.sql.shuffle.partitions参数设置的并行度过大，导致缓存区大小不够而导入数据报错。 解决方案 建议可以尝试调小spark.sql.shuffle.partitions参数值来解决缓冲区不足问题。具体该参数设置步骤如下：
执行作业的用户数据库和表权限不足导致作业运行失败 问题现象 Spark作业运行报数据库权限不足，报错信息如下： org.apache.spark.sql.AnalysisException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:
x访问元数据时，DataSource语法创建avro类型的OBS表创建失败 问题描述 使用Spark访问元数据时，DataSource语法创建avro类型的OBS表创建失败。 图1 avro类型的OBS创建失败 根因分析 当前Spark2.3.x不支持创建avro类型的OBS表，Spark2
Flink Jar作业设置backend为OBS，报错不支持OBS文件系统 问题现象 客户执行Flink Jar作业，通过设置checkpoint存储在OBS桶中，作业一直提交失败，并伴有报错提交日志，提示OBS桶名不合法。 原因分析 确认OBS桶名是否正确。 确认所用AKSK是否有权限。
次启动该Flink作业怎样从指定Checkpoint恢复。 解决方案 由于Flink Checkpoint和Savepoint生成机制及格式一致，因此可以通过Flink作业列表“操作”列中的“更多 > 导入保存点”，导入OBS中最新成功的Checkpoint，并从中恢复。 登录DLI管理控制台，选择“作业管理
支持的包类型如下： JAR：用户jar文件 PyFile：用户Python文件 File：用户文件 ModelFile：用户AI模型文件 OBS路径 选择对应程序包的OBS路径。 说明： 程序包需提前上传至OBS服务中保存。 只支持选择文件。 分组设置 可选择“已有分组”，“创建新分组”或“不分组”。
按照如下方式查看taskmanager.out文件中的数据结果： 登录DLI管理控制台，选择“作业管理 > Flink作业”。 单击对应的Flink作业名称，选择“运行日志”，单击“OBS桶”，根据作业运行的日期，找到对应日志的文件夹。 进入对应日期的文件夹后，找到名字中包含“taskmanager”的文件夹进入，下载获取taskmanager
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