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导出查询结果 功能介绍 该API用于将SQL语句的查询结果导出到OBS对象存储中，只支持导出“QUERY”类型作业的查询结果。 该API为异步操作。 目前只支持导出数据到OBS中，且导出的路径必须指定到文件夹级别。OBS路径中不支持逗号，且其中的桶名不能以正则格式“.[0-9]+(
有访问OBS对应的桶的权限，但是Spark作业访问时报错 verifyBucketExists on XXXX: status [403] 该报错信息可能是由于OBS桶被设置为了DLI日志桶，而日志桶不能用于DLI的其他业务功能。 您可以按以下操作步骤进行查询： 检查该OBS桶是否被设置为了DLI日志桶。
SDK概述。 创建OBS表 DLI提供创建OBS表的接口。您可以使用该接口创建数据存储在OBS的表。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 def create_obs_tbl(dli_client
关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据如何创建表 如果需要关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据，可以使用异步模式创建表。 以下是一个示例的建表语句，展示了如何使用 JSON 格式选项来指定 OBS 中的路径： create table tb1 using json options(path
该API用于将数据从文件导入DLI或OBS表，目前仅支持将OBS上的数据导入DLI或OBS中。 当前接口已废弃，不推荐使用。 该API为异步操作。 导入数据时，可选择已存在的OBS桶路径或新建OBS桶路径，但只能指定一个OBS桶路径。 若需新建OBS桶，需遵守以下命名规则： 需全局唯一，不能与已有的任何桶名称重复。
Spark如何将数据写入到DLI表中 使用Spark将数据写入到DLI表中，主要设置如下参数： fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下： import logging from operator import
息每分钟刷新一次，默认展示最近一分钟的运行日志。 如果作业配置了保存作业日志的OBS桶，更多历史日志信息可以到保存日志的OBS桶中下载查看。 在OBS中，上传文件的具体方式和要求可以参考《对象存储服务快速入门》>“上传对象”。 如果作业没有运行，则无法查看TaskManager信息。
步骤1：上传数据 将数据上传到对象存储服务OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 下载OBS Browser+。下载地址请参考《对象存储服务工具指南》。 安装OBS Browser+。安装步骤请参考《对象存储服务工具指南》。 登录OBS Browser+。OBS Browser+支持
DLI Flink作业提交运行后（已选择保存作业日志到OBS桶），提交运行失败的情形（例如：jar包冲突），有时日志不会写到OBS桶中 DLI Flink作业提交或运行失败时，对应生成的作业日志保存方式，包含以下三种情况： 提交失败，只会在submit-client下生成提交日志。
verifyBucketExists on {{桶名}}: status [403]。 解决措施 请检查OBS桶权限，确保账号有权限访问报错信息中提到的OBS桶。 如果没有，需要联系OBS桶的管理员添加桶的访问权限。 父主题： SQL作业运维类
步骤1：上传数据 将数据上传到对象存储服务OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 下载OBS Browser+。下载地址请参考《对象存储服务工具指南》。 安装OBS Browser+。安装步骤请参考《对象存储服务工具指南》。 登录OBS Browser+。OBS Browser+支持
TRUE)。 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。 导入分区数据 DLI提供导入数据的接口。您可以使用该接口将存储在OBS中的数据导入到已创建的DLI表或者OBS表指定分区中。示例代码如下：
从DLI导入数据到OBS，数据量不一致怎么办？ 问题现象 使用DLI插入数据到OBS临时表文件，数据量有差异。 根因分析 出现该问题可能原因如下： 作业执行过程中，读取数据量错误。 验证数据量的方式不正确。 通常在执行插入数据操作后，如需确认插入数据量是否正确，建议通过查询语句进行查询。
USER_SK_CSMS_KEY_obstest1 spark.hadoop.fs.obs.security.provider=com.dli.provider.UserObsBasicCredentialProvider spark.hadoop.fs.dew.csms.secretName=obsAkSkspark
造成历史数据无法查找。 前提条件 配置前，请先购买OBS桶或并行文件系统。大数据场景推荐使用并行文件系统，并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒级别
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，Spark2.4.x及以上的版本支持avro类型的OBS表。
Spark作业不支持访问sftp，建议将文件数据上传到OBS，再通过Spark作业进行读取和分析。 上传数据到OBS桶：通过OBS管理控制台或者使用命令行工具将存储在sftp中的文件数据上传到OBS桶中。 Spark读取OBS文件数据，详见使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据。 配置Spark作业
按时间分割：每过一小时自动创建新的日志文件。 前提条件 配置前，请先购买OBS桶或并行文件系统。大数据场景推荐使用并行文件系统，并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒级别
保存到OBS。 勾选“保存作业日志”参数后，需配置“OBS桶”参数，选择OBS桶用于保存用户作业日志信息。如果选择的OBS桶是未授权状态，需要单击“OBS授权”。 日志信息的保存路径为：“桶名/jobs/logs/作业id开头的目录”。其中，“桶名”可以自定义。“/jobs/logs/作业id开头的目录”为固定格式。
手动在OBS表的分区目录下添加了数据，但是无法查询到数据怎么办？ 问题现象 手动在OBS表的分区目录下上传了分区数据，但是在SQL编辑器中查询该表新增的分区数据时却查询不到。 解决方案 手动添加分区数据后，需要刷新OBS表的元数据信息。具体操作如下： MSCK REPAIR TABLE
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