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常见问题
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DLI数据库和表类
- 为什么在DLI控制台中查询不到表?
- OBS表压缩率较高怎么办?
- 字符码不一致导致数据乱码怎么办?
- 删除表后再重新创建同名的表,需要对操作该表的用户和项目重新赋权吗?
- DLI分区内表导入的文件不包含分区列的数据,导致数据导入完成后查询表数据失败怎么办?
- 创建OBS外表,由于OBS文件中的某字段存在换行符导致表字段数据错误怎么办?
- join表时没有添加on条件,造成笛卡尔积查询,导致队列资源爆满,作业运行失败怎么办?
- 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?
- 为什么insert overwrite覆盖分区表数据的时候,覆盖了全量数据?
- 跨源连接RDS表中create_date字段类型是datetime,为什么DLI中查出来的是时间戳呢?
- SQL作业执行完成后,修改表名导致datasize不正确怎么办?
- 从DLI导入数据到OBS,数据量不一致怎么办?
-
增强型跨源连接类
- 增强型跨源连接绑定队列失败怎么办?
- DLI增强型跨源连接DWS失败怎么办?
- 创建跨源成功但测试网络连通性失败怎么办?
- 怎样配置DLI队列与数据源的网络连通?
- 为什么DLI增强型跨源连接要创建对等连接?
- DLI创建跨源连接,绑定队列一直在创建中怎么办?
- 新建跨源连接,显示已激活,但使用时提示communication link failure错误怎么办?
- 跨源访问MRS HBase,连接超时,日志未打印错误怎么办?
- DLI跨源连接报错找不到子网怎么办?
- 跨源RDS表,执行insert overwrite提示Incorrect string value错误怎么办?
- 创建RDS跨源表提示空指针错误怎么办?
- 对跨源DWS表执行insert overwrite操作,报错:org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: tuple concurrently updated
- 通过跨源表向CloudTable Hbase表导入数据,executor报错:RegionTooBusyException
- 通过DLI跨源写DWS表,非空字段出现空值异常怎么办?
- 更新跨源目的端源表后,未同时更新对应跨源表,导致insert作业失败怎么办?
- RDS表有自增主键时怎样在DLI插入数据?
-
SQL作业类
- SQL作业开发类
-
SQL作业运维类
- 用户导表到OBS报“path obs://xxx already exists”错误
- 对两个表进行join操作时,提示:SQL_ANALYSIS_ERROR: Reference 't.id' is ambiguous, could be: t.id, t.id.;
- 执行查询语句报错:The current account does not have permission to perform this operation,the current account was restricted. Restricted for no budget.
- 执行查询语句报错:There should be at least one partition pruning predicate on partitioned table XX.YYY
- LOAD数据到OBS外表报错:IllegalArgumentException: Buffer size too small. size
- SQL作业运行报错:DLI.0002 FileNotFoundException
- 用户通过CTAS创建hive表报schema解析异常错误
- 在DataArts Studio上运行DLI SQL脚本,执行结果报org.apache.hadoop.fs.obs.OBSIOException错误
- 使用CDM迁移数据到DLI,迁移作业日志上报UQUERY_CONNECTOR_0001:Invoke DLI service api failed错误
- SQL作业访问报错:File not Found
- SQL作业访问报错:DLI.0003: AccessControlException XXX
- SQL作业访问外表报错:DLI.0001: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: verifyBucketExists on {{桶名}}: status [403]
- 执行SQL语句报错:The current account does not have permission to perform this operation,the current account was restricted. Restricted for no budget.
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Flink作业类
- Flink作业咨询类
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Flink SQL作业类
- 怎样将OBS表映射为DLI的分区表?
- Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少,怎样不停止Flink作业实现动态感知?
- 在Flink SQL作业中创建表使用EL表达式,作业运行提示DLI.0005错误怎么办?
- Flink作业输出流写入数据到OBS,通过该OBS文件路径创建的DLI表查询无数据
- Flink SQL作业运行失败,日志中有connect to DIS failed java.lang.IllegalArgumentException: Access key cannot be null错误
- Flink SQL作业消费Kafka后sink到es集群,作业执行成功,但未写入数据
- Flink Opensource SQL如何解析复杂嵌套 JSON?
- Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致?
- Flink Opensource SQL Elasticsearch结果表failure-handler参数填写retry_rejected导致提交失败
- Kafka Sink配置发送失败重试机制
- 如何在一个Flink作业中将数据写入到不同的Elasticsearch集群中?
- 作业语义检验时提示DIS通道不存在怎么处理?
- Flink jobmanager日志一直报Timeout expired while fetching topic metadata怎么办?
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- 运行Spark作业报java.lang.AbstractMethodError
- Spark作业访问OBS数据时报ResponseCode: 403和ResponseStatus: Forbidden错误
- 有访问OBS对应的桶的权限,但是Spark作业访问时报错 verifyBucketExists on XXXX: status [403]
- Spark作业运行大批量数据时上报作业运行超时异常错误
- 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
- 执行作业的用户数据库和表权限不足导致作业运行失败
- 为什么Spark3.x的作业日志中打印找不到global_temp数据库
- 在使用Spark2.3.x访问元数据时,DataSource语法创建avro类型的OBS表创建失败
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在Spark SQL作业中使用UDTF
操作场景
DLI支持用户使用Hive UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)自定义表值函数,UDTF用于解决一进多出业务场景,即其输入与输出是一对多的关系,读入一行数据,输出多个值。
约束限制
环境准备
在进行UDTF开发前,请准备以下开发环境。
准备项 |
说明 |
---|---|
操作系统 |
Windows系统,支持Windows7以上版本。 |
安装JDK |
JDK使用1.8版本。 |
安装和配置IntelliJ IDEA |
IntelliJ IDEA为进行应用开发的工具,版本要求使用2019.1或其他兼容版本。 |
安装Maven |
开发环境的基本配置。用于项目管理,贯穿软件开发生命周期。 |
开发流程

序号 |
阶段 |
操作界面 |
说明 |
---|---|---|---|
1 |
新建Maven工程,配置pom文件 |
IntelliJ IDEA |
参考操作步骤说明,编写UDTF函数代码。 |
2 |
编写UDTF函数代码 |
||
3 |
调试,编译代码并导出Jar包 |
||
4 |
上传Jar包到OBS |
OBS控制台 |
将生成的UDTF函数Jar包文件上传到OBS目录下。 |
5 |
创建DLI的UDTF函数 |
DLI控制台 |
在DLI控制台的SQL作业管理界面创建使用的UDTF函数。 |
6 |
验证和使用DLI的UDTF函数 |
DLI控制台 |
在DLI作业中使用创建的UDTF函数。 |
操作步骤
- 新建Maven工程,配置pom文件。以下通过IntelliJ IDEA 2020.2工具操作演示。
- 打开IntelliJ IDEA,选择“File > New > Project”。
图2 新建Project
- 选择Maven,Project SDK选择1.8,单击“Next”。
图3 选择Maven
- 定义样例工程名和配置样例工程存储路径,单击“Finish”完成工程创建。
图4 创建工程
- 在pom.xml文件中添加如下配置。
<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-exec</artifactId> <version>1.2.1</version> </dependency> </dependencies>
图5 pom文件中添加配置 - 在工程路径的“src > main > java”文件夹上鼠标右键,选择“New > Package”,新建Package和类文件。
图6 新建Package和类文件
Package根据需要定义,本示例定义为:“com.huawei.demo”,完成后回车。
图7 自定义Package在包路径下新建Java Class文件,本示例定义为:UDTFSplit。
图8 新建Java Class文件
- 打开IntelliJ IDEA,选择“File > New > Project”。
- 编写UDTF函数代码。完整样例代码请参考样例代码。
UDTF的类需要继承“org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF”,实现initialize,process,close三个方法。
- UDTF首先会调用initialize方法,此方法返回UDTF的返回行的信息,如,返回个数,类型等。
- 初始化完成后,会调用process方法,真正处理在process函数中,在process中,每一次forward()调用产生一行。
如果产生多列可以将多个列的值放在一个数组中,然后将该数组传入到forward()函数。
public void process(Object[] args) throws HiveException { // TODO Auto-generated method stub if(args.length == 0){ return; } String input = args[0].toString(); if(StringUtils.isEmpty(input)){ return; } String[] test = input.split(";"); for (int i = 0; i < test.length; i++) { try { String[] result = test[i].split(":"); forward(result); } catch (Exception e) { continue; } } }
- 最后调用close方法,对需要清理的方法进行清理。
- 编写调试完成代码后,通过IntelliJ IDEA工具编译代码并导出Jar包。
- 单击工具右侧的“Maven”,参考下图分别单击“clean”、“compile”对代码进行编译。
打包成功后,生成的Jar包会放到target目录下,以备后用。本示例将会生成到:“D:\MyUDTF\target”下名为“MyUDTF-1.0-SNAPSHOT.jar”。
图10 生成Jar包
- 单击工具右侧的“Maven”,参考下图分别单击“clean”、“compile”对代码进行编译。
- 登录OBS控制台,将生成的Jar包文件上传到OBS路径下。
说明:
Jar包文件上传的OBS桶所在的区域需与DLI的队列区域相同,不可跨区域执行操作。
- (可选)可以将Jar包文件上传到DLI的程序包管理中,方便后续统一管理。
- 登录DLI管理控制台,单击“数据管理 > 程序包管理”。
- 在“程序包管理”页面,单击右上角的“创建”创建程序包。
- 在“创建程序包”对话框,配置以下参数。
- 包类型:选择“JAR”。
- OBS路径:程序包所在的OBS路径。
- 分组设置和组名称根据情况选择设置,方便后续识别和管理程序包。
- 单击“确定”,完成创建程序包。
图11 创建程序包
- 创建DLI的UDTF函数。
- 登录DLI管理控制台,单击“SQL编辑器”,执行引擎选择“spark”,选择已创建的SQL队列和数据库。
图12 选择队列和数据库
- 在SQL编辑区域输入实际上传Jar包的路径创建UDTF函数,单击“执行”提交创建。
CREATE FUNCTION mytestsplit AS 'com.huawei.demo.UDTFSplit' using jar 'obs://dli-test-obs01/MyUDTF-1.0-SNAPSHOT.jar';
- 登录DLI管理控制台,单击“SQL编辑器”,执行引擎选择“spark”,选择已创建的SQL队列和数据库。
- 重启原有SQL队列,使得创建的UDTF函数生效。
- 登录数据湖探索管理控制台,选择“资源管理 > 队列管理”,在对应“SQL队列”类型作业的“操作”列,单击“重启”。
- 在“重启队列”界面,选择“确定”完成队列重启。
- 验证和使用创建的UDTF函数。
在查询语句中使用6中创建的UDTF函数,如:
select mytestsplit('abc:123\;efd:567\;utf:890');
图13 执行结果 - (可选)删除UDTF函数。
如果不再使用该Function,可执行以下语句删除UDTF函数:
Drop FUNCTION mytestsplit;
样例代码
UDTFSplit.java完整的样例代码参考如下所示:
package com.huawei.demo; import java.util.ArrayList; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException; import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException; import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory; public class UDTFSplit extends GenericUDTF { @Override public void close() throws HiveException { // TODO Auto-generated method stub } @Override public void process(Object[] args) throws HiveException { // TODO Auto-generated method stub if(args.length == 0){ return; } String input = args[0].toString(); if(StringUtils.isEmpty(input)){ return; } String[] test = input.split(";"); for (int i = 0; i < test.length; i++) { try { String[] result = test[i].split(":"); forward(result); } catch (Exception e) { continue; } } } @Override public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException { if (args.length != 1) { throw new UDFArgumentLengthException("ExplodeMap takes only one argument"); } if (args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) { throw new UDFArgumentException("ExplodeMap takes string as a parameter"); } ArrayList<String> fieldNames = new ArrayList<String>(); ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>(); fieldNames.add("col1"); fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector); fieldNames.add("col2"); fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector); return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs); } }