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使用Spark作业访问sftp中的文件，作业运行失败，日志显示访问目录异常 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。 Sp
如何合并小文件 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 推荐使用临时表进行数据中转 自读自写在突发异常场景下存在数据丢失的风险 执行SQL： INSERT OVERWRITE TABLE tablename select
Flink Jar作业是否支持上传配置文件，要如何操作？ Flink Jar作业上传配置文件操作流程 自定义(JAR)作业支持上传配置文件。 将配置文件通过程序包管理上传到DLI； 在Flink jar作业的其他依赖文件参数中，选择创建的DLI程序包； 在代码中通过ClassName
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
执行SQL作业访问报错：File not Found。 可能原因 可能由于文件路径错误或文件不存在导致系统无法找指定文件路径或文件。 文件被占用。 解决措施 检查文件路径、文件名。 检查文件的路径是否正确，包括目录名称和文件名。 文件被占用 文件被占用导致的文件报错找不到，一般是读写冲突产生的，建议查询SQ
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 问题现象 使用Flink作业输出流写入数据到了OBS中，通过该OBS文件路径创建的DLI表进行数据查询时，无法查询到数据。 例如，使用如下Flink结果表将数据写入到OBS的“obs://obs-sink/car_infos”路径下。
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。
用户指南》。 对接MRS HBase需要在DLI队列的host文件中添加MRS集群节点的/etc/hosts信息。 详细操作请参考《数据湖探索用户指南》中的“修改主机信息”章节描述。 开启Kerberos认证时的相关配置文件 参考《从零开始使用Kerberos认证集群》中的“创建
创建OBS外表，由于OBS文件中的某字段存在换行符导致表字段数据错误怎么办？ 问题现象 创建OBS外表，因为指定的OBS文件内容中某字段包含回车换行符导致表字段数据错误。 例如，当前创建的OBS外表语句为： CREATE TABLE test06 (name string, id
前创建的数据文件。 VACUUM delta_table0; VACUUM delta_table0 RETAIN 168 HOURS;--单位只支持HOURS 优化Delta表 为了提高查询速度，Delta Lake支持优化数据在存储中的布局，这会将许多较小的文件压缩为较大的文件。
前提条件 创建DLI表关联HBase之前需要创建跨源连接。管理控制台操作请参考增强型跨源连接。 请确保在DLI队列host文件中添加MRS集群master节点的“/etc/hosts”信息。 如何添加IP域名映射，请参见《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 该语法不支持安全集群。
对象存储OBS源表 功能描述 文件系统连接器可用于将单个文件或整个目录的数据读取到单个表中。 当使用目录作为source路径时，对目录中的文件进行 无序的读取。更多信息参考文件系统 SQL 连接器 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 CREATE
支持将数据从DLI表中导出到OBS服务中，导出操作将在OBS服务新建文件夹，或覆盖已有文件夹中的内容。 注意事项 支持导出json格式的文件，且文本格式仅支持UTF-8。 只支持将DLI表（表类型为“Managed”）中的数据导出到OBS桶中，且导出的路径必须指定到文件夹级别。 支持跨账号导出数据，即，如果B
DLI分区内表导入的文件不包含分区列的数据，导致数据导入完成后查询表数据失败怎么办？ 问题现象 DLI分区内表导入了CSV文件数据，导入的文件数据没有包含对应分区列的字段数据。分区表查询时需要指定分区字段，导致查询不到表数据。 问题根因 DLI分区内表在导入数据时，如果文件数据没有包含分
写时复制表也简称COW表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。
Hudi Clean操作说明 什么是Clean Cleaning用于清理Hudi表不再需要的老版本数据文件 (parquet文件或者log文件)，减轻存储压力，提升list操作效率。 如何执行Clean 写完数据后clean Spark SQL（设置如下参数，随后执行任意写入SQL时，在满足条件时触发）
Archive用户清理Hudi表的元数据文件（位于.hoodie目录下，格式为 ${时间戳}.${操作类型}.${操作状态}，比如20240622143023546.deltacommit.request）。对Hudi表进行的每次操作都会产生元数据文件，而元数据文件过多会导致性能问题，所以元数据文件数量最好控制在1000以内。
Plan一个一个去执行，一直到全部都执行完。 对于Merge-On-Read表，数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储，更新被记录到增量文件，然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。Merge-On-Read表可减少数据摄入延迟，因而进行不阻塞摄入的异步Compaction很有意义。
若为true，则表示输出数据到taskmanager的error文件中。 若为false，则表示输出数据到taskmanager的out中。 示例 从kafka中读取数据输出到taskmanager的out文件中，可以在taskmanager的out文件中看到输出结果。 create table kafkaSource(
COMPACTION 命令功能 压缩( compaction)用于在 MergeOnRead表将基于行的log日志文件转化为parquet列式数据文件，用于加快记录的查找。 命令格式 SCHEDULE COMPACTION on tableIdentifier |tablelocation;
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