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默认值为“basic”。 说明: AI增强型即队列加载了AI镜像,该镜像在基础镜像的基础上集成了AI相关的算法包。 resource_type 否 String 队列所属资源类型。 vm:ecf集群 container:容器化集群(k8s) cu_spec 否 Integer 队列的规
SQL作业访问报错:DLI.0003: AccessControlException XXX 问题现象 SQL作业访问报错:DLI.0003: AccessControlException XXX。 解决措施 请检查OBS桶权限,确保账号有权限访问报错信息中提到的OBS桶。 如果
不配置表示动态导入整表数据,导入的数据需要包含分区列的数据; 如果导入时,配置所有分区信息,则表示导入数据到指定分区,导入的数据不能包含分区列的数据; 如果导入时,配置了部分分区信息,而导入的数据必须包含非指定的分区数据,不能包含指定的分区数据,否则数据导入后,非指定的数据分区字段列会存在null值等异常值。
RT。其中,IMPORT与导入数据(废弃)的功能一致,区别仅在于实现方式不同。 另外,用户可使用其他API来对作业进行查询和管理。具体操作有: 查询作业状态 查询作业详细信息 查询作业结果-方式二(废弃) 导出查询结果 查询所有作业 取消作业(推荐) 该API当响应消息中“job
度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作,如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hudi表。为了能够在文件大小和入湖速度之间进行权衡,Hudi提供了一个hoodie.parquet.small.file.limit配
status}&name={name} 请求消息 无请求参数。 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 否 Boolean 执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 否 String 系统提示信息,执行成功时,信息可能为空。
手动在OBS表的分区目录下添加了数据,但是无法查询到数据怎么办? 问题现象 手动在OBS表的分区目录下上传了分区数据,但是在SQL编辑器中查询该表新增的分区数据时却查询不到。 解决方案 手动添加分区数据后,需要刷新OBS表的元数据信息。具体操作如下: MSCK REPAIR TABLE
对象存储OBS源表 功能描述 文件系统连接器可用于将单个文件或整个目录的数据读取到单个表中。 当使用目录作为source路径时,对目录中的文件进行 无序的读取。更多信息参考文件系统 SQL 连接器 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 CREATE
钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件,即可查看访问密钥(Access Key Id和Secret Access Key)。 说明: 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全,访问密钥仅在初次生成时自动下载,后
db1.tb1" } 响应示例 { "is_success": true, "message": "" } 状态码 状态码如表6所示。 表6 状态码 状态码 描述 200 创建成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后,将不会返回上述结果,
der={duration_desc} 请求消息 无请求参数。 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 执行请求是否成功。“true”表示请求执行成功。 message 是 String 系统提示信息,执行成功时,信息可能为空。
"Timeout expired while fetching topic metadata" ,说明Flink作业在尝试获取Kafka主题的元数据时超时了。 此时您需要先检查Flink作业和Kafka的网络连通性,确保执行Flink作业所在的队列可以访问Kafka所在的VPC网络。 若果网络不
REFRESH TABLE刷新表元数据 功能描述 Spark为了提高性能会缓存Parquet的元数据信息。当更新了Parquet表时,缓存的元数据信息未更新,导致Spark SQL查询不到新插入的数据作业执行报错,报错信息参考如下: DLI.0002: FileNotFoundException:
小数位数;从 JVM 角度来看,Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取,通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的,比如UDTF中常见的Row类型。
查询结果写入桶”功能,必须提交工单申请加入白名单。 DLI支持13种数据类型,每一种类型都可以映射成一种JDBC类型,在使用JDBC连接服务器时,请使用映射后的JAVA类型,映射关系如表1所示。 表1 数据类型映射 DLI类型 JDBC类型 JAVA类型 INT INTEGER java
授权资源:按需授权桶和对象。 授权操作:与2中Action一致 常用检查项: 检查是否配置了所有账号的某些拒绝操作,且这些操作是上述DLI所需要的授权操作。 检查是否对DLI的被授权用户配置了某些拒绝操作,且这些操作是上述DLI所需要的授权操作。 父主题: DLI权限管理类
小数位数;从 JVM 角度来看,Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取,通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的,比如UDTF中常见的Row类型。
委托名称:按需填写,例如“dli_obs_agency_access”。 委托类型:选择“云服务”。 云服务:(“委托类型”选择“云服务”时出现此参数项。)在下拉列表中选择“DLI"。 持续时间:选择“永久”。 描述:非必选,可以填写“拥有OBS OperateAccess权限的委托”。 图2 创建委托
security.AccessControlException: verifyBucketExists on {{桶名}}: status [403] 问题现象 SQL作业访问外表报错:DLI.0001: org.apache.hadoop.security.AccessControlException:
"具体的作业日志信息" ] } 状态码 状态码如表4所示。 表4 状态码 状态码 描述 200 查询成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后,将不会返回上述结果,而是返回错误码和错误信息,更多介绍请参见错误码。 父主题: Spark批处理相关API(废弃)