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- 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
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- 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
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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?
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- Flink jobmanager日志一直报Timeout expired while fetching topic metadata怎么办?
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- 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]
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Redis维表
功能描述
创建Redis表作为维表用于与输入流连接,从而生成相应的宽表。
前提条件
- 要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跨源开发场景中直接配置跨源认证信息存在密码泄露的风险,优先推荐您使用DLI提供的跨源认证。
跨源认证简介及操作方法请参考跨源认证简介。
注意事项
- 创建Flink OpenSource SQL作业时,在作业编辑界面的“运行参数”处,“Flink版本”需要选择“1.12”,勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。
- 若需要获取key的值,则可以通过在flink中设置主键获取,主键字段即对应redis的key。
- 若定义主键,则不能够定义复合主键,即主键只能是一个字段,不能是多个字段。
- schema-syntax取值约束:
- 当schema-syntax为map或array时,非主键字段最多只能只有一个,且需要为相应的map或array类型。
- 当schema-syntax为fields-scores时,非主键字段个数需要为偶数,且除主键字段外,每两个字段的第二个字段的类型需要为doule,会将该字段的值视为前一个字段的score,其示例如下:
CREATE TABLE redisSource ( redisKey string, order_id string, score1 double, order_channel string, score2 double, order_time string, score3 double, pay_amount double, score4 double, real_pay double, score5 double, pay_time string, score6 double, user_id string, score7 double, user_name string, score8 double, area_id string, score9 double, primary key (redisKey) not enforced ) WITH ( 'connector' = 'redis', 'host' = 'RedisIP', 'password' = 'RedisPassword', 'data-type' = 'sorted-set', 'deploy-mode' = 'master-replica', 'schema-syntax' = 'fields-scores' );
- data-type取值约束:
- 当data-type为set时,flink中定义的非主键字段的类型必须相同。
- 当data-type为sorted-set且schema-syntax为fields和array时,只能读取redis的sorted set中的值,而不能读取score。
- 当data-type为string时,只能有一个非主键字段。
- 当data-type为sorted-set,且schema-syntax为map时,除主键字段外,只能有一个非主键字段,且需要为map类型,同时该字段的map的value需要为double类型,表示score,该字段的map的key表示redis的set中的值。
- 当data-type为sorted-set,且schema-syntax为array-scores时,除主键字段外,只能有两个非主键字段,且这两个字段的类型需要为array。
两个字段其中第一个字段类型是array表示Redis的set中的值,第二个字段类型为array<double>,表示相应索引的score。其示例如下:
CREATE TABLE redisSink ( order_id string, arrayField Array<String>, arrayScore array<double>, primary key (order_id) not enforced ) WITH ( 'connector' = 'redis', 'host' = 'RedisIP', 'password' = 'RedisPassword', 'data-type' = 'sorted-set', "default-score" = '3', 'deploy-mode' = 'master-replica', 'schema-syntax' = 'array-scores' );
语法格式
create table dwsSource ( attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* (',' watermark for rowtime_column_name as watermark-strategy_expression) ,PRIMARY KEY (attr_name, ...) NOT ENFORCED ) with ( 'connector' = 'redis', 'host' = '' );
参数说明
参数 |
是否必选 |
默认值 |
数据类型 |
说明 |
---|---|---|---|---|
connector |
是 |
无 |
String |
connector类型,需配置为'redis'。 |
host |
是 |
无 |
String |
redis连接地址。 |
port |
否 |
6379 |
Integer |
redis连接端口。 |
password |
否 |
无 |
String |
redis认证密码。 |
namespace |
否 |
无 |
String |
redis key的namespace |
delimiter |
否 |
: |
String |
redis的key和namespace之间的分隔符。 |
data-type |
否 |
hash |
String |
redis的数据类型,有下列选项
data-type取值约束详见data-type取值约束说明。 |
schema-syntax |
否 |
fields |
String |
redis的schema语义,包含以下值:
schema-syntax取值约束详见schema-syntax取值约束说明。 |
deploy-mode |
否 |
standalone |
String |
redis集群的部署模式,支持standalone、master-replica、cluster,默认standalone。 |
retry-count |
是 |
5 |
Integer |
设置每个连接请求的队列大小。如果超过队列大小,则命令调用将导致RedisException。将requestQueueSize设置为较低的值将导致在过载期间或连接处于断开状态时更早出现异常。更高的值意味着达到边界需要更长的时间,但可能会有更多的请求排队,并使用更多的堆空间。默认请设置为2147483647。 |
connection-timeout-millis |
否 |
10000 |
Integer |
尝试连接redis集群时的最大超时时间。 |
commands-timeout-millis |
否 |
2000 |
Integer |
等待操作完成响应的最大时间。 |
rebalancing-timeout-millis |
否 |
15000 |
Integer |
redis集群失败时的休眠时间。 |
scan-keys-count |
否 |
1000 |
Integer |
每次扫描时读取的数量。 |
default-score |
否 |
0 |
Double |
当data-type设置为“sorted-set”数据类型的默认score。 |
deserialize-error-policy |
否 |
fail-job |
Enum |
数据解析失败时的处理方式。 枚举类型,包含以下值:
|
skip-null-values |
否 |
true |
Boolean |
是否跳过null。 |
lookup.async |
否 |
false |
Boolean |
作为redis维表时,是否使用异步 I/O。 |
pwd_auth_name |
否 |
无 |
String |
DLI侧创建的Password类型的跨源认证名称。 使用跨源认证则无需在作业中配置和账号密码。 |
示例
从Kafka源表中读取数据,将Redis表作为维表,并将二者生成的宽表信息写入Kafka结果表中,其具体步骤如下:
- 参考增强型跨源连接,根据Redis和Kafka所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型跨源,并绑定所要使用的Flink弹性资源池。
- 设置Redis和Kafka的安全组,添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性根据Redis的地址测试队列连通性。若能连通,则表示跨源已经绑定成功,否则表示未成功。
- 登录Redis客户端,通过如下命令向Redis发送如下数据:
HMSET 330102 area_province_name a1 area_province_name b1 area_county_name c1 area_street_name d1 region_name e1 HMSET 330106 area_province_name a1 area_province_name b1 area_county_name c2 area_street_name d2 region_name e1 HMSET 330108 area_province_name a1 area_province_name b1 area_county_name c3 area_street_name d3 region_name e1 HMSET 330110 area_province_name a1 area_province_name b1 area_county_name c4 area_street_name d4 region_name e1
- 参考创建Flink OpenSource作业,创建flink opensource sql作业,输入以下作业脚本,提交运行作业。该作业脚本将Kafka为数据源,Redis作为维表,数据写入到Kafka结果表中。
注意:创建作业时,在作业编辑界面的“运行参数”处,“Flink版本”选择“1.12”,勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶,方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。
CREATE TABLE orders ( order_id string, order_channel string, order_time string, pay_amount double, real_pay double, pay_time string, user_id string, user_name string, area_id string, proctime as Proctime() ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'kafkaSourceTopic', 'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort', 'properties.group.id' = 'GroupId', 'scan.startup.mode' = 'latest-offset', 'format' = 'json' ); --创建地址维表 create table area_info ( area_id string, area_province_name string, area_city_name string, area_county_name string, area_street_name string, region_name string, primary key (area_id) not enforced -- redis的key ) WITH ( 'connector' = 'redis', 'host' = 'RedisIP', 'password' = 'RedisPassword', 'data-type' = 'hash', 'deploy-mode' = 'master-replica' ); --根据地址维表生成详细的包含地址的订单信息宽表 create table order_detail( order_id string, order_channel string, order_time string, pay_amount double, real_pay double, pay_time string, user_id string, user_name string, area_id string, area_province_name string, area_city_name string, area_county_name string, area_street_name string, region_name string ) with ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'kafkaSinkTopic', 'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort', 'format' = 'json' ); insert into order_detail select orders.order_id, orders.order_channel, orders.order_time, orders.pay_amount, orders.real_pay, orders.pay_time, orders.user_id, orders.user_name, area.area_id, area.area_province_name, area.area_city_name, area.area_county_name, area.area_street_name, area.region_name from orders left join area_info for system_time as of orders.proctime as area on orders.area_id = area.area_id;
- 连接Kafka集群,向Kafka的source topic中插入如下测试数据:
{"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180.00", "pay_time":"2021-03-24 16:10:06", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"} {"order_id":"202103251202020001", "order_channel":"miniAppShop", "order_time":"2021-03-25 12:02:02", "pay_amount":"60.00", "real_pay":"60.00", "pay_time":"2021-03-25 12:03:00", "user_id":"0002", "user_name":"Bob", "area_id":"330110"} {"order_id":"202103251505050001", "order_channel":"qqShop", "order_time":"2021-03-25 15:05:05", "pay_amount":"500.00", "real_pay":"400.00", "pay_time":"2021-03-25 15:10:00", "user_id":"0003", "user_name":"Cindy", "area_id":"330108"}
- 连接Kafka集群,在Kafka的sink topic读取数据,结果数据参考如下:
{"order_id":"202103241606060001","order_channel":"appShop","order_time":"2021-03-24 16:06:06","pay_amount":200.0,"real_pay":180.0,"pay_time":"2021-03-24 16:10:06","user_id":"0001","user_name":"Alice","area_id":"330106","area_province_name":"a1","area_city_name":"b1","area_county_name":"c2","area_street_name":"d2","region_name":"e1"} {"order_id":"202103251202020001","order_channel":"miniAppShop","order_time":"2021-03-25 12:02:02","pay_amount":60.0,"real_pay":60.0,"pay_time":"2021-03-25 12:03:00","user_id":"0002","user_name":"Bob","area_id":"330110","area_province_name":"a1","area_city_name":"b1","area_county_name":"c4","area_street_name":"d4","region_name":"e1"} {"order_id":"202103251505050001","order_channel":"qqShop","order_time":"2021-03-25 15:05:05","pay_amount":500.0,"real_pay":400.0,"pay_time":"2021-03-25 15:10:00","user_id":"0003","user_name":"Cindy","area_id":"330108","area_province_name":"a1","area_city_name":"b1","area_county_name":"c3","area_street_name":"d3","region_name":"e1"}
常见问题
若在windows环境中向redis中写入中文时,会导致写入数据异常,请避免此情况。