ion: org.apache.parquet.avro.AvroConverters$FieldIntegerConverter 回答 因为schema演进以非向后兼容的方式进行，此错误将再次发生。基本上，如果已经写入Hudi数据集parquet文件的记录R有一些更新U。R包含

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。 encode 是 输出数据编码格式，当前支持“parquet”格式和“csv”格式。 当schema为obs时，输出数据编码格式仅支持“parquet”格式。 当schema为hdfs时，输出数据编码格式支持“parquet”格式和“csv”格式。 ak 否 输出到OBS时该

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。 encode 是 输出数据编码格式，当前支持“parquet”格式和“csv”格式。 当schema为obs时，输出数据编码格式仅支持“parquet”格式。 当schema为hdfs时，输出数据编码格式支持“parquet”格式和“csv”格式。 ak 否 输出到OBS时该

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为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 cache table使用指导 Repartition时有部分Partition没数据 16T的文本数据转成4T Parquet数据失败 当表名为table时，执行相关操作时出现异常

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STORED AS PARQUET; CREATE TABLE b_2 (name STRING, score INT) STORED AS PARQUET; CREATE TABLE c_3 (name STRING, score INT) STORED AS PARQUET; CREATE

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USING parquet TBLPROPERTIES( "dli.lifecycle.days"=1 ); Hive语法创建 DLI 表 CREATE TABLE table_name(name string, id int) stored as parquet TBLPROPERTIES(

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建表语句。 create temporary table ds_parquet using org.apache.spark.sql.parquet options(path '/tmp/users.parquet'); 切换到另外一个数据库，执行show tables，依然可以看到上个步骤创建的临时表。

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使用DataSource语法创建OBS表时，支持orc，parquet，json，csv，carbon，avro类型。 使用Hive语法创建OBS表时，支持TEXTFILE, AVRO, ORC, SEQUENCEFILE, RCFILE, PARQUET, CARBON类型。 如果原始数据表存

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'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'

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SEQUENCEFILE, RCFILE, PARQUET几种格式。创建DLI表时必须指定此关键字。 TBLPROPERTIES：用于为表添加key/value的属性。 在表存储格式为PARQUET时，可以通过指定TBLPROPERTIES(parquet.compression = 'zstd')来指定表压缩格式为zstd。

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Flink作业支持哪些数据格式和数据源？ DLI Flink作业支持如下数据格式： Avro，Avro_merge，BLOB， CS V，EMAIL，JSON，ORC，Parquet，XML。 DLI Flink作业支持如下数据源： CloudTable HBase，CloudTable OpenTSDB， CSS

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Flink在写Hudi的MOR表只会生成log文件，后续通过compaction操作，将log文件转为parquet文件。Spark在更新Hudi表时严重依赖parquet文件是否存在，如果当前Hudi表写的是log文件，采用Spark写入就会导致重复数据的产生。在批量初始化阶段

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SEQUENCEFILE, RCFILE, PARQUET几种格式。创建DLI表时必须指定此关键字。 TBLPROPERTIES：用于为表添加key/value的属性。 在表存储格式为PARQUET时，可以通过指定TBLPROPERTIES(parquet.compression = 'zstd')来指定表压缩格式为zstd。

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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:

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format.type 是 输出数据编码格式，当前支持“parquet”格式和“csv”格式。 当schema为obs时，输出数据编码格式仅支持“parquet”格式。 当schema为hdfs时，输出数据编码格式支持“parquet”格式和“csv”格式。 format.field-delimiter

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将表“people”数据以parquet格式输出到OBS桶的“result/parquet”目录下。 sqlDF.write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet("obs://dli-test-obs01/result/parquet"); spark.read()

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STORED AS PARQUET; CREATE TABLE b_2 (name STRING, score INT) STORED AS PARQUET; CREATE TABLE c_3 (name STRING, score INT) STORED AS PARQUET; CREATE

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指定压缩格式。一般为parquet格式时指定该参数，推荐使用'zstd'压缩格式。 - 示例1：创建DLI非分区表 示例说明：创建名为table1的DLI非分区表，使用USING关键字指定该表的存储格式为orc格式。 在您的实际使用中，还可以将DLI表存储为parquet类型。 1 2

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指定压缩格式。一般为parquet格式时指定该参数，推荐使用'zstd'压缩格式。 - 示例1：创建DLI非分区表 示例说明：创建名为table1的DLI非分区表，使用USING关键字指定该表的存储格式为orc格式。 在您的实际使用中，还可以将DLI表存储为parquet类型。 1 2

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Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储格式（目前支持四种格式：CSV、ORC、RC和PARQUET）。 说明： PARQUET格式是一种列式存储格式，PARQUET要求Loader的输出字段名和SparkSQL表中的字段名保持一致。 Hive 1.2.0版本之后，

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文件的平均大小。 对表文件提供合并功能，用户可设置合并后的平均文件大小。 支持的表类型 Spark：Parquet、ORC、CSV、Text、Json。 Hive：Parquet、ORC、CSV、Text、RCFile、Sequence、Bucket。 数据有压缩的表在执行合并后

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