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DLI如何访问OBS桶中的数据 创建OBS表。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 添加分区。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 往分区导入OBS桶中的数据。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 查询数据。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。
设置作业运行超时时间，超时取消。单位：秒。 跳转至SparkUI查看SQL语句执行进程 SQL编辑器页面提供了跳转至SparkUI查看SQL语句执行进程的功能。 目前DLI配置SparkUI只展示最新的100条作业信息。 default队列下运行的作业或者该作业为同步作业时不支持跳转至SparkUI查看SQL语句执行进程。
为什么SQL作业一直处于“提交中”？ SQL作业一直在提交中，有以下几种可能： 刚购买DLI队列后，第一次进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台拉起集群后，即可提交成功。 若刚刚对队列进行网段修改，立即进行SQL作业的提交。需要等待5~10分钟，待后台重建集群后，即可提交功。
properties”中的配置项，（具体配置项参考表1）。 表1 DLI 客户端工具配置参数 属性项 必须配置 默认值 描述 dliEndPont 否 - DLI服务的域名。 在地区和终端节点获取DLI对应区域的域名。 如果不配置，程序根据region参数来确定域名。 obsEndPoint
如何在DLI中运行复杂PySpark程序？ 数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Py
schema 将会自动从 table schema 之中自动推导得到。不支持显式地定义 JSON schema。 在 Flink 中，JSON Format 使用 jackson databind API 去解析和生成 JSON。 下表列出了 Flink 中的数据类型与 JSON 中的数据类型的映射关系。
为什么Spark jar 作业 一直处于“提交中”？ Spark jar 作业 一直处于“提交中”可能是队列剩余的CU量不足导致作业无法提交。 查看队列的的剩余步骤如下： 查看队列CU使用量。 点击“云监控服务 > 云服务监控 > 数据探索湖 > 队列监控 > 队列CU使用量” 。
Spark如何将数据写入到DLI表中 使用Spark将数据写入到DLI表中，主要设置如下参数： fs.obs.access.key fs.obs.secret.key fs.obs.impl fs.obs.endpoint 示例如下： import logging from operator
关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据如何创建表 如果需要关联OBS桶中嵌套的JSON格式数据，可以使用异步模式创建表。 以下是一个示例的建表语句，展示了如何使用 JSON 格式选项来指定 OBS 中的路径： create table tb1 using json options(path
在队列监控页面，分别查看以下指标查看当前队列的作业运行情况。 “提交中作业数”：展示当前队列中状态为“提交中”的作业数量。 “运行中作业数”：展示当前队列中状态为“运行中”的作业数量。 “已完成作业数”：展示当前队列中状态为“已成功”的作业数量。 图1 查看队列监控指标 父主题： DLI弹性资源池和队列类
提交作业并检查Flink UI和日志： 直接点击界面右上角的”提交”，在跳转界面再次确认参数无误后，点击底部”立即启动”。完成提交后自动跳转至Flink作业界面，此处可以筛选刚才提交的Flink作业并检查执行状态。 点击作业的名称，可以跳转至作业界面，此处可以点击”提交日志”或”运行日志”，检查
创建主题成功 单击图2中“主题管理”，跳转至消息通知服务“主题管理”页面。 图3 主题管理 在对应主题的“操作”列中，单击“添加订阅”，选择“协议”，确定订阅方式。 如果选择“短信”协议，需要在“订阅终端”中填写接收确认短信的手机号码。 如果选择“邮件”协议，需要在“订阅终端”中填写接收确认邮件的邮箱地址。
RDS表有自增主键时怎样在DLI插入数据？ 在DLI中创建关联RDS表时，如果RDS表包含自增主键或其他自动填充字段，您在DLI中插入数据时可以采取以下措施： 插入数据时省略自增字段：在DLI中插入数据时，对于自增主键字段或其他自动填充的字段，您可以在插入语句中省略这些字段。数据库会自动为这些字段生成值。例如
动态Executor shuffle数据优化 提升资源扩缩容的稳定性，当shuffle文件不需要时清理Executor。 支持配置小文件合并 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。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释
启动作业后，系统将自动跳转到Flink作业管理页面，新创建的作业将显示在作业列表中，在“状态”列中可以查看作业状态。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”
在“测试地址连通性”页面填写需要测试的地址。支持域名和IP，可指定端口。 数据源地址支持以下输入格式：IPv4地址、IPv4+端口号、域名、域名+端口号。 · IPv4地址：192.168.x.x · IPv4+端口号：192.168.x.x:8080 · 域名：domain-xxxxxx.com · 域名+端口号：domain-xxxxxx
动态Executor shuffle数据优化 提升资源扩缩容的稳定性，当shuffle文件不需要时清理Executor。 支持配置小文件合并 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。 参考如何合并小文件完成合并小文件。 支持修改非分区表或分区表的列注释
k 2.4.x升级至Spark 3.3.1对数据表的版本有影响吗？ 不需要，Spark 2.4.x的SQL队列支持V1表和V2表，因此升级Spark版本只需要考虑Spark版本对SQL语法的兼容性。 示例2：使用通用队列，将Spark版本从Spark 2.4.x升级至Spark 3
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。 Spark读取OBS文件数据，详见使用Spark
启动作业后，系统将自动跳转到Flink作业管理页面，新创建的作业将显示在作业列表中，在“状态”列中可以查看作业状态。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”
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