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- 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?
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SQL作业类
- SQL作业开发类
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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]
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Flink作业类
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- 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
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JSON函数
JSON函数使用SQL标准的ISO/IEC TR 19075-6中描述的JSON路径表达式。它们的语法受到ECMAScript的启发并采用了ECMAScript的许多特性,但既不是其子集,也不是其超集。
路径表达式有两种,一种是宽松模式,另一种是严格模式。当省略时,它默认为严格模式。严格模式旨在从模式的角度检查数据,当数据不符合路径表达式时将抛出错误。但是,像JSON_VALUE这样的函数允许在遇到错误时定义回退行为。但是宽松模式会将错误转换为空序列。
特殊字符$表示JSON路径中的根节点。路径可以访问属性($.a)、数组元素($.a[0].b)或数组中的所有元素($.a[*].b)。
已知限制:当前并非所有宽松模式的特性都得到了正确的支持。
SQL函数 |
描述 |
---|---|
IS JSON [ { VALUE | SCALAR | ARRAY | OBJECT } ] |
判断给定的字符串是否是有效的JSON字符串。 指定可选类型参数会对允许类型的JSON对象施加约束。如果字符串是有效的JSON,但不是该类型,则返回false。默认值为VALUE。 -- TRUE '1' IS JSON '[]' IS JSON '{}' IS JSON -- TRUE '"abc"' IS JSON -- FALSE 'abc' IS JSON NULL IS JSON -- TRUE '1' IS JSON SCALAR -- FALSE '1' IS JSON ARRAY -- FALSE '1' IS JSON OBJECT -- FALSE '{}' IS JSON SCALAR -- FALSE '{}' IS JSON ARRAY -- TRUE '{}' IS JSON OBJECT |
JSON_EXISTS(jsonValue, path [ { TRUE | FALSE | UNKNOWN | ERROR } ON ERROR ]) |
判断JSON字符串是否满足给定的路径搜索条件。 如果忽略错误行为,则FALSE ON ERROR为默认值。 -- TRUE SELECT JSON_EXISTS('{"a": true}', '$.a'); -- FALSE SELECT JSON_EXISTS('{"a": true}', '$.b'); -- TRUE SELECT JSON_EXISTS('{"a": [{ "b": 1 }]}', '$.a[0].b'); -- TRUE SELECT JSON_EXISTS('{"a": true}', 'strict $.b' TRUE ON ERROR); -- FALSE SELECT JSON_EXISTS('{"a": true}', 'strict $.b' FALSE ON ERROR); |
JSON_STRING(value) |
将该值序列化为JSON。 此函数返回包含序列化值的JSON字符串。如果值为NULL,则函数返回NULL。 -- NULL JSON_STRING(CAST(NULL AS INT)) -- '1' JSON_STRING(1) -- 'true' JSON_STRING(TRUE) -- '"Hello, World!"' JSON_STRING('Hello, World!') -- '[1,2]' JSON_STRING(ARRAY[1, 2]) |
JSON_VALUE(jsonValue, path [RETURNING <dataType>] [ { NULL | ERROR | DEFAULT <defaultExpr> } ON EMPTY ] [ { NULL | ERROR | DEFAULT <defaultExpr> } ON ERROR ]) |
从JSON字符串中提取标量。 此方法在JSON字符串中搜索给定的路径表达式,如果该路径上的值是标量,则返回该值。如果不是标量值,则无法返回。默认情况下,该值以STRING类型返回。使用returnType可以选择不同的类型,支持以下类型: VARCHAR / STRING BOOLEAN INTEGER DOUBLE 对于空路径表达式或错误,可以定义为返回null、报错或返回定义的默认值。省略时,默认值为NULL ON EMPTY或NULL ON ERROR。默认值可以是字面量或表达式。如果默认值本身引发错误,那么它将执行ON EMPTY和ON ERROR的错误行为。 -- "true" JSON_VALUE('{"a": true}', '$.a') -- TRUE JSON_VALUE('{"a": true}', '$.a' RETURNING BOOLEAN) -- "false" JSON_VALUE('{"a": true}', 'lax $.b' DEFAULT FALSE ON EMPTY) -- "false" JSON_VALUE('{"a": true}', 'strict $.b' DEFAULT FALSE ON ERROR) -- 0.998D JSON_VALUE('{"a.b": [0.998,0.996]}','$.["a.b"][0]' RETURNING DOUBLE) |
JSON_QUERY(jsonValue, path [ { WITHOUT | WITH CONDITIONAL | WITH UNCONDITIONAL } [ ARRAY ] WRAPPER ] [ { NULL | EMPTY ARRAY | EMPTY OBJECT | ERROR } ON EMPTY ] [ { NULL | EMPTY ARRAY | EMPTY OBJECT | ERROR } ON ERROR ]) |
从JSON字符串中提取JSON值。 结果始终以STRING形式返回。目前不支持RETURNING子句。 wrappingBehavior确定是否应该将提取的值包装到数组中,以及是无条件地还是只有当值本身不是数组时才这样做。 onEmpty和onError分别确定路径表达式为空或引发错误时的行为。默认情况下,在这两种情况下都返回null。其他选择是使用空数组、空对象或引发错误。 -- '{ "b": 1 }' JSON_QUERY('{ "a": { "b": 1 } }', '$.a') -- '[1, 2]' JSON_QUERY('[1, 2]', '$') -- NULL JSON_QUERY(CAST(NULL AS STRING), '$') -- '["c1","c2"]' JSON_QUERY('{"a":[{"c":"c1"},{"c":"c2"}]}', 'lax $.a[*].c') -- Wrap result into an array -- '[{}]' JSON_QUERY('{}', '$' WITH CONDITIONAL ARRAY WRAPPER) -- '[1, 2]' JSON_QUERY('[1, 2]', '$' WITH CONDITIONAL ARRAY WRAPPER) -- '[[1, 2]]' JSON_QUERY('[1, 2]', '$' WITH UNCONDITIONAL ARRAY WRAPPER) -- Scalars must be wrapped to be returned -- NULL JSON_QUERY(1, '$') -- '[1]' JSON_QUERY(1, '$' WITH CONDITIONAL ARRAY WRAPPER) -- Behavior if path expression is empty / there is an error -- '{}' JSON_QUERY('{}', 'lax $.invalid' EMPTY OBJECT ON EMPTY) -- '[]' JSON_QUERY('{}', 'strict $.invalid' EMPTY ARRAY ON ERROR) |
JSON_OBJECT([[KEY] key VALUE value]* [ { NULL | ABSENT } ON NULL ]) |
从键值对列表构建JSON对象字符串。 请注意,键必须是非NULL字符串文字,而值可以是任意表达式。 函数返回一个JSON字符串。ON NULL行为定义了如何处理NULL值。如果省略,则默认为NULL ON NULL。 从另一个JSON构造函数调用(JSON_OBJECT,JSON_ARRAY)创建的值将直接插入,而不是作为字符串插入。这允许构建嵌套的JSON结构。 -- '{}' JSON_OBJECT() -- '{"K1":"V1","K2":"V2"}' JSON_OBJECT('K1' VALUE 'V1', 'K2' VALUE 'V2') -- Expressions as values JSON_OBJECT('orderNo' VALUE orders.orderId) -- ON NULL JSON_OBJECT(KEY 'K1' VALUE CAST(NULL AS STRING) NULL ON NULL) -- '{"K1":null}' JSON_OBJECT(KEY 'K1' VALUE CAST(NULL AS STRING) ABSENT ON NULL) -- '{}' -- '{"K1":{"K2":"V"}}' JSON_OBJECT( KEY 'K1' VALUE JSON_OBJECT( KEY 'K2' VALUE 'V' ) ) |
JSON_OBJECTAGG([KEY] key VALUE value [ { NULL | ABSENT } ON NULL ]) |
通过将键值表达式聚合到单个JSON对象中来构建JSON对象字符串。 键表达式必须返回一个不可为空的字符串。值表达式可以是任意的,包括其他JSON函数。如果值为NULL,则ON NULL行为定义要执行的操作。如果省略,则默认为NULL ON NULL。 注意key必须是唯一的。如果一个key出现多次,则会抛出错误。 目前在OVER窗口中不支持此功能。 -- '{"Apple":2,"Banana":17,"Orange":0}' SELECT JSON_OBJECTAGG(KEY product VALUE cnt) FROM orders |
JSON_ARRAY([value]* [ { NULL | ABSENT } ON NULL ]) |
从值列表构建JSON数组字符串。 该函数返回一个JSON字符串。这些值可以是任意表达式。ON NULL行为定义了如何处理NULL值。如果省略,则默认为ABSENT ON NULL。 从另一个JSON构造函数调用(JSON_OBJECT, JSON_ARRAY)创建的元素将直接插入,而不是作为字符串插入。这允许构建嵌套的JSON结构。 -- '[]' JSON_ARRAY() -- '[1,"2"]' JSON_ARRAY(1, '2') -- Expressions as values JSON_ARRAY(orders.orderId) -- ON NULL JSON_ARRAY(CAST(NULL AS STRING) NULL ON NULL) -- '[null]' JSON_ARRAY(CAST(NULL AS STRING) ABSENT ON NULL) -- '[]' -- '[[1]]' JSON_ARRAY(JSON_ARRAY(1)) |
JSON_ARRAYAGG(items [ { NULL | ABSENT } ON NULL ]) |
通过将元素聚合到数组中来构建JSON对象字符串。 元素表达式可以是任意的,包括其他JSON函数。如果值为NULL,则ON NULL行为定义要执行的操作。如果省略,则默认为ABSENT ON NULL。 目前在OVER窗口、无界session窗口或hop窗口中不支持此功能。 -- '["Apple","Banana","Orange"]' SELECT JSON_ARRAYAGG(product) FROM orders |