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执行作业的用户数据库和表权限不足导致作业运行失败 问题现象 Spark作业运行报数据库权限不足，报错信息如下： org.apache.spark.sql.AnalysisException: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException:
</dependency> 注意事项 暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数。 如果使用IntelliJ IDEA工具对创建的自定义函数进行调试，则需要在IDEA上勾选：include dependencies with "Provided" scope，
Flink作业常用操作 用户创建了新作业后，需要根据用户的实际需求对作业进行操作，包括编辑作业基本信息，启停作业、导入/导出作业等。 编辑作业 用户可以对已经创建的作业进行编辑，如修改SQL语句、作业名称和描述、作业配置信息等。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理”
【SPARK-32461】：shuffle hash join优化。 【SPARK-32272】：添加SQL标准命令SET TIME ZONE。 【SPARK-21492】：修复排序合并加入中的内存泄漏。 【SPARK-27812】：K8S客户端版本提升到4.6.1。 DLI从Spark 3.x版本开始不支持内置地理空间查询函数。
</dependency> 注意事项 暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数。 如果使用IntelliJ IDEA工具对创建的自定义函数进行调试，则需要在IDEA上勾选：include dependencies with "Provided" scope，
</dependency> 注意事项 暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数。 如果使用IntelliJ IDEA工具对创建的自定义函数进行调试，则需要在IDEA上勾选：include dependencies with "Provided" scope，
</dependency> 注意事项 暂不支持通过python写UDF、UDTF、UDAF自定义函数。 如果使用IntelliJ IDEA工具对创建的自定义函数进行调试，则需要在IDEA上勾选：include dependencies with "Provided" scope，
使用CDM迁移数据至DLI CDM提供了可视化的迁移任务配置页面，支持多种数据源到数据湖的迁移能力。 本节操作介绍使用CDM迁移工具将数据从数据源迁移至DLI的操作步骤。 图1 使用CDM迁移数据至DLI操作流程 步骤1：创建CDM集群 CDM集群用于执行数据迁移作业，将数据从数据源迁移至DLI。
接。 DLI Livy工具下载及安装 本次操作下载的DLI Livy版本为apache-livy-0.7.2.0107-bin.tar.gz，后续版本变化请根据实际情况修改。 单击下载链接，获取DLI Livy工具压缩包。 使用WinSCP工具，将获取的工具压缩包上传到准备好的ECS服务器目录下。
导入数据的具体操作请参考上传对象。 迁移数据至DLI 为了将分散在不同系统中的数据迁移到DLI，确保数据可以在DLI集中分析和管理，你可以通过云数据迁移服务CDM等迁移工具迁移数据至DLI，再使用DLI提交作业分析数据。 CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源，通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置，提高数据迁移和集成的效率。
初始化DLI客户端 使用DLI Python SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考：Python
Browser+。下载地址请参考《对象存储服务工具指南》。 安装OBS Browser+。安装步骤请参考《对象存储服务工具指南》。 登录OBS Browser+。OBS Browser+支持AK方式登录，以及授权码登录两种登录方式。登录步骤请参考《对象存储服务工具指南》。 通过OBS Browser+上传数据。
创建SQL作业的API执行超过时间限制，运行超时报错 问题现象 DLI上调用“提交SQL作业”API运行超时，报如下错误信息： There are currently no resources tracked in the state, so there is nothing to
初始化DLI客户端 使用DLI SDK工具访问DLI，需要用户初始化DLI客户端。用户可以使用AK/SK(Access Key ID/Secret Access Key)或Token两种认证方式初始化客户端，示例代码如下： 前提条件 已参考Java SDK概述配置Java SDK环境。
怎样管理在DLI上运行的作业 管理大量的DLI作业时您可以采用以下方案： 作业分组： 将几万个作业根据不同的类型分组，不同类型的作业通过不同的队列运行。 创建IAM子用户 或者创建IAM子用户，将不同类型的作业通过不同的用户执行。 具体请参考《数据湖探索用户指南》。 此外DLI还
SQL作业运行报错：DLI.0002 FileNotFoundException 问题现象 SQL作业执行报错，报错信息大致如下： Please contact DLI service. DLI.0002: FileNotFoundException: getFileStatus
timeout（单位是秒）参数配置超时时间。 DLI支撑本地测试Spark作业吗? DLI暂不支持本地测试Spark作业，您可以安装DLI Livy工具，通过Livy工具提供的交互式会话能力调测Spark作业。 推荐使用使用Livy提交Spark Jar作业。 DLI 表(OBS表 / DLI 表 )数据支持删除某行数据吗？
使用自定义镜像增强作业运行环境 自定义镜像应用场景 通过下载DLI提供的基础镜像再按需制作自定义镜像，将作业运行需要的依赖（文件、jar包或者软件）、私有能力等内置到自定义镜像中，以此改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境，增强作业的功能、性能。 例如，在自定义镜像中加
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
运行Spark作业报java.lang.AbstractMethodError Spark 2.3对内部接口Logging做了行为变更，如果用户代码里直接继承了该Logging，且编译时使用的是低版本的Spark，那么应用程序在Spark 2.3的环境中运行将会报java.lang
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