数据湖探索 DLI
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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
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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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Spark作业运维类
- 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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自定义函数参数传递
操作场景
如果您的自定义函数需要在多个作业中使用,但对于不同作业某些参数值不同,直接在UDF中修改较为复杂。您可以在Flink OpenSource SQL编辑页面,自定义配置中配置参数pipeline.global-job-parameters,在UDF代码中获取该参数并使用。如需修改参数值,直接在FlinkOpenSource SQL编辑页面,自定义配置中修改该参数值,即可达到快速修改UDF参数值的目的。
操作步骤
自定义函数中提供了可选的open(FunctionContext context)方法,FunctionContext具备参数传递功能,自定义配置项通过此对象来传递。自定义函数的参数传递操作步骤如下:
- 在Flink OpenSource SQL编辑页面右侧自定义配置中添加参数pipeline.global-job-parameters,格式如下:
pipeline.global-job-parameters=k1:v1,"k2:v1,v2",k3:"str:ing","k4:str""ing"
该配置定义了如表1的map。
说明:
- FunctionContext#getJobParameter只能获取pipeline.global-job-parameters这一配置项的值。因此需要将UDF用到的所有配置项全部写入到pipeline.global-job-parameters中。
- key和value之间通过冒号(:)分隔,所有key-value用逗号(,)连接。
- 如果key或value中含有逗号(,),则需要用双引号(")将key:value整个包围起来。参考k2。
- 如果key或value中含有半角冒号(:),则需要用双引号(")将key或value包围起来。参考k3。
- 如果key或value中含有双引号("),则需要通过连写两个双引号("")进行转义,也需要用双引号(")将key:value整个包围起来。参考k4。
- 在自定义函数代码中,通过FunctionContext#getJobParameter获取map的各项内容,代码示例如下:
context.getJobParameter("url","jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/table"); context.getJobParameter("driver","com.mysql.jdbc.Driver"); context.getJobParameter("user","user"); context.getJobParameter("password","password");
代码示例
以下是一个UDF示例:通过pipeline.global-job-parameters传入连接数据库需要的url、user、password等参数,获取udf_info表数据后和流数据拼接成json输出。
key |
value |
---|---|
class |
class-4 |
SimpleJsonBuild.java
package udf; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext; import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.io.IOException; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class SimpleJsonBuild extends ScalarFunction { private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(SimpleJsonBuild.class); String remainedKey; String remainedValue; private Connection initConnection(Map<String, String> userParasMap) { String url = userParasMap.get("url"); String driver = userParasMap.get("driver"); String user = userParasMap.get("user"); String password = userParasMap.get("password"); Connection conn = null; try { Class.forName(driver); conn = DriverManager.getConnection(url, user, password); LOG.info("connect successfully"); } catch (Exception e) { LOG.error(String.valueOf(e)); } return conn; } @Override public void open(FunctionContext context) throws Exception { Map<String, String> userParasMap = new HashMap<>(); Connection connection; PreparedStatement pstmt; ResultSet rs; String url = context.getJobParameter("url","jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:3306/table"); String driver = context.getJobParameter("driver","com.mysql.jdbc.Driver"); String user = context.getJobParameter("user","user"); String password = context.getJobParameter("password","password"); userParasMap.put("url", url); userParasMap.put("driver", driver); userParasMap.put("user", user); userParasMap.put("password", password); connection = initConnection(userParasMap); String sql = "select `key`, `value` from udf_info"; pstmt = connection.prepareStatement(sql); rs = pstmt.executeQuery(); while (rs.next()) { remainedKey = rs.getString(1); remainedValue = rs.getString(2); } } public String eval(String... params) throws IOException { if (params != null && params.length != 0 && params.length % 2 <= 0) { HashMap<String, String> hashMap = new HashMap(); for (int i = 0; i < params.length; i += 2) { hashMap.put(params[i], params[i + 1]); LOG.debug("now the key is " + params[i].toString() + "; now the value is " + params[i + 1].toString()); } hashMap.put(remainedKey, remainedValue); ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); String result = "{}"; try { result = mapper.writeValueAsString(hashMap); } catch (Exception ex) { LOG.error("Get result failed." + ex.getMessage()); } LOG.debug(result); return result; } else { return "{}"; } } public static void main(String[] args) throws IOException { SimpleJsonBuild sjb = new SimpleJsonBuild(); System.out.println(sjb.eval("json1", "json2", "json3", "json4")); } }
在Flink OpenSource SQL编辑页面右侧自定义配置中添加参数pipeline.global-job-parameters
pipeline.global-job-parameters=url:'jdbc:mysql://x.x.x.x:xxxx/swqtest',driver:com.mysql.jdbc.Driver,user:xxx,password:xxx
Flink OpenSource SQL
create function SimpleJsonBuild AS 'udf.SimpleJsonBuild'; create table dataGenSource(user_id string, amount int) with ( 'connector' = 'datagen', 'rows-per-second' = '1', --每秒生成一条数据 'fields.user_id.kind' = 'random', --为字段user_id指定random生成器 'fields.user_id.length' = '3' --限制user_id长度为3 ); create table printSink(message STRING) with ('connector' = 'print'); insert into printSink SELECT SimpleJsonBuild("name", user_id, "age", cast(amount as string)) from dataGenSource;
运行结果
单击Flink作业操作列下的“更多 > FlinkUI > Task Managers > Stdout”查看输出结果:
父主题: 函数