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查看客户作业脚本内容，排查无问题，作业执行成功，出现该问题可能的原因如下： 数据不准确。 数据处理有问题。 处理步骤 在Flink UI查看task日志，发现报错中提到json体，基本确定原因为数据格式问题。 排查客户实际数据，发现客户Kafka数据存在多层嵌套的复杂json体。不支持解析。 有两种方式解决此问题：
一个rowkey运行一个亿的模拟数据，数据量为9.76GB。导入1000W条数据后作业失败。 原因分析 查看driver错误日志。 查看executor错误日志。 查看task错误日志。 结论：rowkey过于集中，出现了热点region。 处理步骤 Hbase做预分区。 把rowkey散列化。
后对DWS中的源表schema进行更新，执行DLI作业，发现DWS中源表schema被修改为更新前的形式，导致schema不匹配，作业执行失败。 原因分析 DLI跨源表执行insert操作时，会将DWS源表删除重建，客户没有对应更新DLI端跨源表建表语句，导致更新的DWS源表被替换。
order_cust_sum 这个函数里面有delete 和 insert SAA_OUTBOUND_ORDER_CUST_SUM的操作。 处理步骤 修改作业逻辑，避免对同一张表并发执行insert overwrite操作。 父主题： 增强型跨源连接类
使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由
在安装和使用Python SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。 操作步骤 从Python官网下载并安装Python版本。
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
“预览页面”将显示对应表的前10条数据。 预览数据步骤 预览数据的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面预览数据。 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 单击需导出数据对应数据库名称，进入该数据库“表管理”页面。 单击目标表“操作”栏中的“更多”，选择“表属性”。
SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Java SDK要求使用JDK1.8或更高版本。考虑到后续版本的兼容性，推荐使用1.8版本。 在Java运行环境配置好的情况下，打开windows的命令行，执行命令Java -version，可以检查版本信息。 操作步骤 安装JDK。从Oracle官网下载并安装JDK1
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：
JAVA 或者 SCALA ，则 identifier 是 UDF 实现类的全限定名。 如果您需要了解创建自定义函数的步骤请参考自定义函数。 语法定义 CREATE [TEMPORARY|TEMPORARY SYSTEM] FUNCTION [IF NOT EXISTS] [[catalog_name
12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。 创建HBase源表的列簇必须定义为ROW类型，字段名对应列簇名（column family），嵌套的字段名对应列限定符名（column qualifier）。 用户只需在表结构中声明查询中使用的的列簇和列限定符。除了ROW类型的列，剩下的原子数据类型字段（比如，STRING
在作业运行界面勾选“保存作业日志”，在“OBS桶”参数选择存储运行日志的OBS桶。单击“启动”重新运行作业。作业重新运行完成后再执行3及后续步骤。 在Flink作业列表单击对应作业名称，进入作业详情页面，选择“运行日志”页签。 单击OBS桶，获取对应作业的完整运行日志。 图2 查看运行日志 下载最新“jobmanager
查询源表数据，发现导致问题产生的记录ctr值为1675，整数位（4位）超出所定义的decimal精度（9 – 6 = 3位），导致double转decimal时overflow产生null值，而对应dws表字段为非空导致插入失败。 处理步骤 修改目的表所定义的decimal精度即可解决。
怎样将OBS表映射为DLI的分区表？ 场景概述 用户使用Flink SQL作业时，需要创建OBS分区表，用于后续进行批处理。 操作步骤 该示例将car_info数据，以day字段为分区字段，parquet为编码格式，转储数据到OBS。更多内容请参考《数据湖探索Flink SQL语法参考》。
EXCEPT_KEY：记录的value部分包含schema的所有内容，定义为主键的字段除外。 properties.* 否 无 String 该选项可以传递任意的Kafka参数。 “properties.”后的后缀名必须匹配定义在 kafka参数文档中的参数名。 Flink会自动移除选项名中的 "properties
在实际作业运行中，由于作业的重要程度以及紧急程度不同，需要重点保障重要和紧急的作业正常运行，因此需要满足它们正常运行所需的计算资源。 DLI提供的设置作业优先级功能，可以对每个Spark作业设置作业优先级，当资源不充足时，可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。 Spark 2.4
TE BY 1”，可以将多个task生成的多个文件汇总为一个文件。 操作步骤 在管理控制台检查对应SQL作业详情中的“结果条数”是否正确。 检查发现读取的数据量是正确的。 图1 检查读取的数据量 确认客户验证数据量的方式是否正确。客户验证的方式如下： 通过OBS下载数据文件。 通
common frames omitted 原因分析 Flink jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency> <groupId>org
'330110'); 参考增强型跨源连接，根据DWS所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。 设置DWS的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据DWS的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。
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