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0001: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: verifyBucketExists on {{桶名}}: status [403] 问题现象 SQL作业访问外表报错：DLI.0001: org.apache.hadoop
DLI是否存在Apache Spark 命令注入漏洞（CVE-2022-33891）？ 不存在。 DLI没有启动spark.acls.enable配置项，所以不涉及Apache Spark 命令注入漏洞（CVE-2022-33891）。 该漏洞主要影响在启用了ACL（访问控制列表
在DataArts Studio上运行DLI SQL脚本，执行结果报org.apache.hadoop.fs.obs.OBSIOException错误 问题现象 在DataArts Studio上运行DLI SQL脚本，执行结果的运行日志显示语句执行失败，错误信息为： DLI.0999:
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringEncoder; import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool; import org.apache.flink
无 String 指定使用的格式，此处应为"parquet"。 parquet.utc-timezone 否 false Boolean 使用 UTC 时区或本地时区在纪元时间和 LocalDateTime 之间进行转换。Hive 0.x/1.x/2.x 使用本地时区，但 Hive
约束限制 在DLI Console上执行UDTF相关操作时，需要使用自建的SQL队列。 不同的IAM用户使用UDTF时，除了创建UDTF函数的用户，其他用户如果需要使用时，需要先进行授权才可使用对应的UDTF函数。授权操作参考如下： 登录DLI管理控制台，选择“ 数据管理 > 程序包管理”页面，选择对应的UDTF
数据湖探索简介 什么是数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、HetuEngine生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。
tion failed 问题现象 Flink Jar作业运行异常，作业日志中有如下报错信息： org.apache.flink.shaded.curator.org.apache.curator.ConnectionState - Authentication failed 问题原因
概述 欢迎使用数据湖探索。 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、trino生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何服务器，即开即用。支持标准SQL/Spark
sc_type 推荐使用livy原生配置。 spark.dli.user.args args 推荐使用livy原生配置。 spark.submit.pyFiles python_files 推荐使用livy原生配置。 spark.files files 推荐使用livy原生配置。 spark
</dependency> import相关依赖包 1 2 import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType
该功能公测阶段，如需使用请提交工单申请开通“使用Spark作业访问DLI元数据”的使用权限。 约束限制 如果使用Spark 3.1访问元数据，则必须新建队列。 不支持的场景： 在SQL作业中创建了数据库（database），编写程序代码指定在该数据库下创建表。 例如在DLI的SQL编辑器
failed reason is %s. at org.apache.sqoop.connector.uquery.intf.impl.UQueryWriter.close(UQueryWriter.java:42) at org.apache.sqoop.connector.uquery
org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GenericRowWithSchema import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} import org.apache.spark
功能描述 Apache Orc Format允许读写ORC数据。更多具体使用可参考开源社区文档：Orc Format。 支持的Connector FileSystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format 是 无 String 指定要使用的格式，这里应该是
初步认识华为云数据湖探索，了解数据湖探索的基本功能、应用场景、基本概念和使用限制，有助于您更准确地匹配实际业务。 产品介绍 什么是DLI 应用场景 使用限制 与其他云服务的关系 03 入门 购买DLI队列后，您可以运行SQL作业和Spark作业，开启您的数据湖探索使用之旅。 使用前须知 准备工作 权限管理 入门操作指导
队列CPU使用率 展示用户队列的CPU使用率。 该指标仅适用于普通队列。 0~100 队列 5分钟 queue_disk_usage 队列磁盘使用率 展示用户队列的磁盘使用率。 该指标仅适用于普通队列。 0~100 队列 5分钟 queue_disk_used 队列磁盘使用率最大值
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: MetaExc
input_format_classname 格式 无。 说明 指定输入格式的类名，如org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat。 父主题： 标示符
output_format_classname 格式 无。 说明 指定输出格式的类名，如org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat。 父主题： 标示符
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