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FileNotFoundException: getFileStatus on error message 该场景下就需要使用REFRESH TABLE来解决该问题。REFRESH TABLE是用于重新整理某个分区的文件，重用之前的表元数据信息，能够检测到表的字段的增加或者减少，主要用于表中元数据未修改，表的数据修改的场景。
对接HBase MRS配置 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 故障处理 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
对接CSS CSS安全集群配置 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
队列名称。 请求消息 表2 请求参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 address 是 String 测试地址。格式为：IP地址或域名:访问端口。 响应消息 表3 响应参数 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 是 Boolean 请求执行是否成功。“true”表示请求执行成功。
对接DWS scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
面。在“实例管理页面”，找到您已经创建的RDS实例，获取其内网地址。 图5 内网地址 单击所创建RDS实例的“登录”，跳转至“数据管理服务-DAS”。输入相关账户信息，单击“测试连接”。显示连接成功后，单击“登录”，进入“实例登录”页面。 图6 实例登录 登录RDS实例后，单击“
Oracle GoldenGate (a.k.a ogg) 是一个实现异构 IT 环境间数据实时数据集成和复制的综合软件包。 该产品集支持高可用性解决方案、实时数据集成、事务更改数据捕获、运营和分析企业系统之间的数据复制、转换和验证。Ogg 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON
Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎，它提供了标准的SQL接口，使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Superset与Kyuubi对接，用户可以利用Kyuubi访问DLI进行数据查询和分析。这种集成简化了数据访问流程，提供了数据的统一管理和分析能力，使得用户能够更深入地洞察数据。
对接Redis scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 故障处理 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源
该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 如果使用MRS HBase，请
Hudi数据表Compaction规范 mor表更新数据以行存log的形式写入，log读取时需要按主键合并，并且是行存的，导致log读取效率比parquet低很多。为了解决log读取的性能问题，Hudi通过compaction将log压缩成parquet文件，大幅提升读取性能。 规则 有数据持续写入的表，24
说明 适用场景 重置规则 扫描数据量套餐包 按照用户每个作业的数据扫描量（单位为“GB”）收取计算费用。 仅适用于default 队列。 扫描数据量套餐的额度按订购周期会重置。 弹性资源池CU时套餐包 按照“CU时”收取计算费用，用户在弹性资源池添加的队列上运行作业时按照弹性资源池CU时计费。
下载并安装JDBC驱动包 操作场景 JDBC用于连接DLI服务，您可以在Maven获取JDBC安装包，或在DLI管理控制台下载JDBC驱动文件。 本文介绍通过JDBC连接DLI并提交SQL作业。 获取服务端连接地址 连接DLI服务的地址格式为：jdbc:dli://<endPoi
数据源子网与弹性资源池所在子网为不同的子网，否则会造成网段冲突。 操作步骤 登录DLI管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“跨源管理 > 增强型跨源 ”。 选择待添加路由的增强型跨源连接，并添加路由。 方法一： 选择待添加的增强型跨源连接，单击操作列的“路由信息”。 单击“添加路由”。 在添加路由
HTTP 状态码。返回的消息体中是具体的错误代码及错误信息。在调用方找不到错误原因时，可以联系企业技术人员，并提供错误码，以便我们尽快帮您解决问题。 错误响应Body体格式说明 当接口调用出错时，会返回错误码及错误信息说明，错误响应的Body体格式如下所示。 { "error_msg":
DLI Delta表概述 Delta表是一种基于Delta Lake技术实现的数据存储解决方案，它使用基于文件的事务日志扩展了 Parquet 数据文件，可以处理 ACID 事务和可缩放的元数据。 Delta Lake与Apache Spark API完全兼容，并且其设计能够与结
创建Spark作业，访问其他外部数据源时，如访问OpenTSDB、HBase、Kafka、DWS、RDS、CSS、CloudTable、DCS Redis、DDS等，需要先创建跨源连接，打通作业运行队列到外部数据源之间的网络。 当前Spark作业支持访问的外部数据源详情请参考DLI常用跨源分析开发方式。
Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包，适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景，且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力。 本节操作介绍在DLI管理控制台创建Flink Jar作业的操作步骤。 前提条件 创建Flink Jar作业，访问其他外部数据源时，如访问OpenTS
CDC要求Postgre版本为9.6或者10，11，12。 要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。 如何建立增强型跨源连接，请参考《数据湖探索用户指南》中增强型跨源连接章节。 如何设置安全组规则，请参见《虚拟私有云用户指南》中“安全组”章节。 Flink跨源开发场景
管理Flink作业 查看Flink作业详情 设置Flink作业优先级 开启Flink作业动态扩缩容 查询Flink作业日志 Flink作业常用操作 父主题： 使用DLI提交Flink作业
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