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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。
问题1：运行Spark作业，作业运行失败，作业日志中提示java server connection或container启动失败 问题现象 运行Spark作业，作业运行失败，作业日志中提示java server connection或container启动失败。 解决方案 确认是否已修改
Flink Jar作业访问DWS启动异常，提示客户端连接数太多错误 问题描述 提交Flink Jar作业访问DWS数据仓库服务时，提示启动失败，作业日志报如下错误信息。 FATAL: Already too many clients, active/non-active/reserved:
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
重启/扩容/缩容队列 功能介绍 该API用于重新启动队列、扩容队列、缩容队列。 只有SQL类型的队列支持重启，且重启的时候队列的状态必须是可用状态（执行SQL作业成功后队列状态才是可用状态）。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： PUT /v1
母、数字、空格和_ . : =+-@ ,但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 标签值：在输入框中输入标签值。 说明： 标签值的最大长度为255个字符，标签的值可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : =+-@ ,但首尾不能含有空格。 单击“确定”，完成创建程序包。 程序
增强型跨源连接绑定队列失败怎么办？ 问题现象 客户创建增强型跨源连接后，在队列管理测试网络连通性，网络不通，单击对应的跨源连接查看详情，发现绑定队列失败，报错信息如下： Failed to get subnet 86ddcf50-233a-449d-9811-cfef2f603213
手动停止了Flink作业，再次启动时怎样从指定Checkpoint恢复？ 问题现象 在创建Flink作业时开启了Checkpoint，指定了Checkpoint保存的OBS桶。手工停止Flink作业后，再次启动该Flink作业怎样从指定Checkpoint恢复。 解决方案 由于Flink
存路径。必须和应用程序中配置的Checkpoint地址相对应。且不同作业的路径不可一致，否则无法获取准确的Checkpoint。 单击右上角“保存”，保存作业和相关参数。 单击右上角“启动”，进入“启动Flink作业”页面，确认作业规格和费用，单击“立即启动”，启动作业，系统将自
仅支持在创建Spark作业时，配置“应用程序”，从OBS选择作业所需的Jar包。 登录OBS控制台，将生成的Jar包文件上传到OBS路径下。 登录DLI控制台，选择“作业管理 > Spark作业”。 单击操作列“编辑”。 编辑“应用程序”，选择1上传的OBS地址。 图11 配置应用程序 Spark 3
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
必须和应用程序中配置的Checkpoint地址相对应。且不同作业的路径不可一致，否则无法获取准确的Checkpoint。 单击右上角“保存”，保存作业和相关参数。 单击右上角“启动”，进入“启动Flink作业”页面，确认作业规格和费用，单击“立即启动”，启动作业。 启动作业后，
功能描述 创建source流从对象存储服务（OBS）获取数据。DLI从OBS上读取用户存储的数据，作为作业的输入数据。适用于大数据分析、原生云应用程序数据、静态网站托管、备份/活跃归档、深度/冷归档等场景。 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）是一个
功能描述 创建source流从对象存储服务（OBS）获取数据。DLI从OBS上读取用户存储的数据，作为作业的输入数据。适用于大数据分析、原生云应用程序数据、静态网站托管、备份/活跃归档、深度/冷归档等场景。 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）是一个
上方的“启动”。 批量启动作业 勾选多个作业，单击作业列表左上方的“启动”，可以启动多个作业。 单击“启动”后，跳转至“作业配置清单”页面。 在“作业配置清单”页面，确认作业信息及价格，如果无误，单击“立即启动”。 作业启动后，可在对应作业的“状态”列中查看运行成功或失败。 停止作业
Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。 当作为BATCH应用程序运行时，Flink将写 Hive表，仅在作业完成时使这些记录可见。BATCH 写入支持追加和覆盖现有表。 STREAMING 不断写入，
它大大简化系统耦合，能够根据用户的需求，向订阅终端主动推送消息。可用于连接云服务、向多个协议推送消息以及集成在产生或使用通知的任何其他应用程序等场景。 SMN的更多信息，请参见《消息通知服务用户指南》。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE SINK STREAM
它大大简化系统耦合，能够根据用户的需求，向订阅终端主动推送消息。可用于连接云服务、向多个协议推送消息以及集成在产生或使用通知的任何其他应用程序等场景。SMN的更多信息，请参见《消息通知服务用户指南》。 语法格式 create table smnSink ( attr_name
它大大简化系统耦合，能够根据用户的需求，向订阅终端主动推送消息。可用于连接云服务、向多个协议推送消息以及集成在产生或使用通知的任何其他应用程序等场景。 SMN的更多信息，请参见《消息通知服务用户指南》。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE SINK STREAM
它大大简化系统耦合，能够根据用户的需求，向订阅终端主动推送消息。可用于连接云服务、向多个协议推送消息以及集成在产生或使用通知的任何其他应用程序等场景。SMN的更多信息，请参见《消息通知服务用户指南》。 语法格式 create table smnSink ( attr_name
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