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Flink作业提交错误,如何定位 在Flink作业管理页面,将鼠标悬停到提交失败的作业状态上,查看失败的简要信息。 常见的失败原因可能包括: CU资源不足:需扩容队列。 生成jar包失败:检查SQL语法及UDF等。 如果信息不足以定位或者是调用栈错误,可以进一步单击作业名称,进入
创建并提交SQL作业 SQL编辑器简介 SQL作业编辑器支持使用SQL语句执行数据查询操作。 支持SQL2003,兼容SparkSQL,详细语法描述请参见《数据湖探索SQL语法参考》。 在总览页面,单击左侧导航栏中的“SQL编辑器”或SQL作业简介右上角的“创建作业”,可进入“SQL编辑器”页面。
Flink Jar 包冲突,导致作业提交失败 问题描述 用户Flink程序的依赖包与DLI Flink平台的内置依赖包冲突,导致提交失败。 解决方案 首先您需要排除是否有冲突的Jar包。 含DLI Flink提供了一系列预装在DLI服务中的依赖包,用于支持各种数据处理和分析任务。
使用JDBC提交作业 操作场景 在Linux或Windows环境下您可以使用JDBC应用程序连接DLI服务端提交作业。 使用JDBC连接DLI提交的作业运行在Spark引擎上。 JDBC版本2.X版本功能重构后,仅支持从DLI作业桶读取查询结果,如需使用该特性需具备以下条件: 在DLI管理控制台“全局配置
使用SQL作业模板开发并提交SQL作业 为了便捷快速地执行SQL操作,DLI支持定制模板或将正在使用的SQL语句保存为模板。保存模板后,不需编写SQL语句,可通过模板直接执行SQL操作。 当前系统提供了多条标准的TPC-H查询语句模板,您可以按需选择自定义模板或系统模板创建SQL作业。
作业提交成功后,状态将由“提交中”变为“运行中”。运行完成后显示“已完成”。 如果作业状态为“提交失败”或“运行异常”,表示作业提交或运行失败。用户可以在作业列表中的“状态”列中,将鼠标移动到状态图标上查看错误信息,单击可以复制错误信息。根据错误信息解决故障后,重新提交。 其他功能按钮说明如下:
作业提交成功后,状态将由“提交中”变为“运行中”。运行完成后显示“已完成”。 如果作业状态为“提交失败”或“运行异常”,表示作业提交或运行失败。用户可以在作业列表中的“状态”列中,将鼠标移动到状态图标上查看错误信息,单击可以复制错误信息。根据错误信息解决故障后,重新提交。
提交SQL作业(废弃) 功能介绍 该API用于通过执行SQL语句的方式向队列提交作业。 当前接口已废弃,不推荐使用。 作业包含以下类型:DDL、DCL、IMPORT、EXPORT、QUERY和INSERT。其中,IMPORT和EXPORT分别与导入数据(废弃)和与导出数据(废弃)的功能一致,区别仅在于实现方式不同。
、队列重启时Spark SQL作业是否重新提交。 false:禁用作业重试,所有类型的命令都不重新提交,一旦driver故障,作业将标记为失败(FAILED)。 true:启用作业重试,即在driver故障时,所有类型的作业都将重新提交。 注意: 如果配置为true,在执行INS
使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业,Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息,用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前,将程序包上传至OBS,并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。
使用DLI提交Flink作业 Flink作业概述 创建Flink OpenSource SQL作业 创建Flink Jar作业 配置Flink作业权限 管理Flink作业 管理Flink作业模板 添加Flink作业标签
使用DLI提交Spark作业 创建Spark作业 设置Spark作业优先级 查询Spark作业日志 管理Spark作业 管理Spark作业模板
使用DLI提交SQL作业 创建并提交SQL作业 导出SQL作业结果 配置SQL防御规则 设置SQL作业优先级 查询SQL作业日志 管理SQL作业 创建并管理SQL作业模板
使用DLI作业桶读取查询结果,需具备以下条件: 在DLI管理控制台“全局配置 > 工程配置”中完成作业桶的配置。作业桶配置请参考配置DLI作业桶。 提交工单申请开启查询结果写入桶特性的白名单。 确保执行作业的用户具备该作业桶的读写权限,或授予作业桶“jobs/result”路径的读写权限。
创建并提交SQL作业 场景描述 本章节指导用户通过API提交SQL作业创建数据库和表,并查询数据。 涉及接口 创建弹性资源池 创建队列 提交SQL作业(推荐) 操作步骤 创建弹性资源池elastic_pool_dli 接口相关信息 URI格式:POST /v3/{project_
创建并提交Spark作业 场景描述 本章节指导用户通过API创建并提交Spark作业。 约束限制 新队列第一次运行作业时,需要一定的时间,通常为6~10分钟。 涉及接口 创建弹性资源池:创建弹性资源池。 创建队列:在弹性资源池中添加队列。 上传分组资源:上传Spark作业所需的资源包。
使用DLI提交SQL作业查询OBS数据 场景描述 DLI可以查询存储在OBS中的数据,本节操作介绍使用DLI提交SQL作业查询OBS数据的操作步骤。 本例新建“sampledata.csv”文件上传OBS桶,并新建弹性资源池队列,使用DLI创建数据库和表,使用DLI提供的SQL编辑器查询表的1000条数据。
"is_success": "true", "message": "作业提交请求下发成功" }, { "is_success": "true", "message": "作业提交请求下发成功" }, { "is_success":
系统分页显示,您可以查看任何状态下的作业。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID,由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。 用户名 执行Spark作业的用户名称。 状态 作业的状态信息,包括如下。
创建Flink OpenSource SQL请参考创建Flink OpenSource SQL作业。 Flink Jar作业: DLI允许用户提交编译为Jar包的Flink作业,提供了更高的灵活性和自定义能力,适合需要进行复杂数据处理的场景。 当社区版Flink提供的Connecto