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常见问题
- DLI产品咨询类
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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.
-
Flink作业类
- Flink作业咨询类
-
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?
- Flink Jar作业类
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- Spark作业开发类
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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
- DLI资源配额类
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创建Flink Jar作业
Flink Jar作业是基于Flink能力进行二次开发的场景,即构建自定义应用Jar包并提交到DLI的队列运行。
Flink Jar作业场景需要用户自行编写并构建应用Jar包,适用于对流计算处理复杂度要求较高的用户场景,且用户可以熟练掌握Flink二次开发能力。
本节操作介绍在DLI管理控制台创建Flink Jar作业的操作步骤。
前提条件
- 创建Flink Jar作业,访问其他外部数据源时,如访问OpenTSDB、HBase、Kafka、DWS、RDS、CSS、CloudTable、DCS Redis、DDS等,需要先创建跨源连接,打通作业运行队列到外部数据源之间的网络。
- 当前Flink作业支持访问的外部数据源详情请参考DLI常用跨源分析开发方式。
- 创建跨源连接操作请参见配置DLI与数据源网络连通(增强型跨源连接)。
创建完跨源连接后,可以通过“资源管理 > 队列管理”页面,单击“操作”列“更多”中的“测试地址连通性”,验证队列到外部数据源之间的网络连通是否正常。详细操作可以参考测试地址连通性。
- 用户运行Flink Jar作业时,需要将二次开发的应用代码构建为Jar包,上传到已经创建的OBS桶中。
- 由于DLI服务端已经内置了Flink的依赖包,并且基于开源社区版本做了安全加固。为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题,打包时请注意排除以下文件:
- 系统内置的依赖包,或者在Maven或者Sbt构建工具中将scope设为provided
- 日志配置文件(例如:“log4j.properties”或者“logback.xml”等)
- 日志输出实现类JAR包(例如:log4j等)
注意事项
创建作业提交任务前,建议先开通云审计服务,用于记录与DLI服务相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。云审计服务支持的DLI操作列表详见使用CTS审计DLI服务。
关于如何开通云审计服务以及如何查看追踪事件,请参考《云审计服务快速入门》。
创建Flink Jar作业
- 在DLI管理控制台的左侧导航栏中,单击“作业管理”>“Flink作业”,进入“Flink作业”页面。
- 在“Flink作业”页面右上角单击“新建作业”,弹出“新建作业”对话框。
图1 新建Flink Jar作业
- 配置作业信息。
表1 作业配置信息 参数
参数说明
类型
选择Flink Jar。
名称
作业名称,只能由英文、中文、数字、中划线和下划线组成,并且长度为1~57字节。
说明:
作业名称必须是唯一的。
描述
作业的相关描述,且长度为0~512字节。
标签
使用标签标识云资源。包括标签键和标签值。如果您需要使用同一标签标识多种云资源,即所有服务均可在标签输入框下拉选择同一标签,建议在标签管理服务(TMS)中创建预定义标签。
如您的组织已经设定DLI的相关标签策略,则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符合标签策略的规则,则可能会导致资源创建失败,请联系组织管理员了解标签策略详情。
具体请参考《标签管理服务用户指南》。
说明:
- 最多支持20个标签。
- 一个“键”只能添加一个“值”。
- 每个资源中的键名不能重复。
- 标签键:在输入框中输入标签键名称。
说明:
标签的键的最大长度为128个字符,标签的键可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : +-@ ,但首尾不能含有空格,不能以_sys_开头。
- 标签值:在输入框中输入标签值。
说明:
标签值的最大长度为255个字符,标签的值可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : +-@ 。
- 单击“确定”,进入编辑页面。
- 选择队列。
- 配置Flink Jar作业参数
图2 配置Flink Jar作业参数
表2 参数说明 名称
描述
所属队列
选择作业运行时使用的队列资源。
应用程序
选择Jar作业程序包。
Jar包的管理方式:
- 上传OBS管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。
- 上传DLI管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶中,并在DLI管理控制台的“数据管理>程序包管理”中创建程序包,具体操作请参考创建DLI程序包。
Flink1.15推荐配置OBS中的程序包,不推荐使用DLI程序包。Flink1.15以上版本将不再支持读取DLI程序包。
主类
指定加载的Jar包类名,如KafkaMessageStreaming。
- 默认:根据Jar包文件的Manifest文件指定。
- 指定:必须输入“类名”并确定类参数列表(参数间用空格分隔)。
说明:
当类属于某个包时,主类路径需要包含完整包路径,例如:packagePath.KafkaMessageStreaming
参数
指定类的参数列表,参数之间使用空格分隔。
Flink参数支持非敏感的全局变量替换。例如,在“全局配置”>“全局变量”中新增全局变量windowsize,Flink Jar作业就可以添加参数-windowsSize {{windowsize}}。
依赖jar包
用户自定义的依赖程序包。依赖的相关程序包将会被放置到集群classpath下。
Jar包的管理方式:
- 上传OBS管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。
- 上传DLI管理程序包:提前将对应的jar包上传至OBS桶中,并在DLI管理控制台的“数据管理>程序包管理”中创建程序包,具体操作请参考创建DLI程序包。
Flink1.15推荐配置OBS中的程序包,不推荐使用DLI程序包。Flink1.15以上版本将不再支持读取DLI程序包。
打包Flink jar作业jar包时,为避免包信息冲突,不需要上传系统已有的内置依赖包。
内置依赖包请参考DLI内置依赖包。
其他依赖文件
用户自定义的依赖文件。其他依赖文件需要自行在代码中引用。
依赖文件的管理方式:
- 上传OBS管理程序包:提前将对应的依赖文件上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。
- 上传DLI管理程序包:提前将对应的依赖文件上传至OBS桶中,并在DLI管理控制台的“数据管理>程序包管理”中创建程序包,具体操作请参考创建DLI程序包。
Flink1.15推荐配置OBS中的程序包,不推荐使用DLI程序包。Flink1.15以上版本将不再支持读取DLI程序包。
通过在应用程序中添加以下内容可访问对应的依赖文件。其中,“fileName”为需要访问的文件名,“ClassName”为需要访问该文件的类名。
ClassName.class.getClassLoader().getResource("userData/fileName")
作业特性
队列为CCE队列时,显示该参数。
- 基础型
- 自定义镜像:选择镜像名称和镜像版本。用户可在“容器镜像服务”设置的镜像。具体操作请参考使用自定义镜像增强作业运行环境。
Flink版本
先选择所属的队列再选择Flink版本。
说明:
不建议长期混用不同版本的Flink引擎。
- 长期混用不同版本的Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容,影响作业的执行效率。
- 当作业依赖于特定版本的库或组件,长期混用不同版本的Flink引擎可能会导致作业因依赖冲突而执行失败。
委托
使用Flink 1.15版本执行作业时,按需配置自定义委托用于授予DLI访问其他服务的操作权限。
优化参数
用户自定义的优化参数。参数格式为key=value。
Flink优化参数支持非敏感的全局变量替换。例如,在“全局配置”>“全局变量”中新增全局变量phase,Flink Jar作业就可以添加优化参数table.optimizer.agg-phase.strategy={{phase}}。
Flink 1.15版本支持Flink Jar作业最小化提交,通过在运行优化参数中配置flink.dli.job.jar.minimize-submission.enabled=true可以开启最小化提交功能。
说明:
Flink Jar作业最小化提交是指Flink仅提交作业必须的依赖项,而不是整个Flink环境。通过将非Connector的Flink依赖项(以flink-开头)和第三方库(如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc)的作用域设置为provided,可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中,从而实现最小化提交,避免依赖包与flink内核中依赖包冲突:
- 仅Flink 1.15版本支持Flink Jar作业最小化提交。
- Flink相关依赖作用域请使用provided,即在依赖中添加<scope>provided</scope>。主要包含org.apache.flink组下以flink-开头的非Connector依赖。
- Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc相关依赖,作用域请使用provided,即在依赖中添加<scope>provided</scope>。
- Flink源代码中只有明确标注了@Public或者@PublicEvolving的才是公开供用户调用的方法,DLI只对这些方法的兼容性做出产品保证。
- 配置计算资源规格参数。
图3 配置参数
表3 参数说明 名称
描述
CU数量
一个CU为1核4G的资源量。CU数量范围为2~10000个。
说明:
当开启TaskManager配置时,为了优化弹性资源池队列的管理,在您设置“单TM Slot”后,为您自动调整CU数量与实际CU数量一致。
CU数量=实际CU数量=max[管理单元和TaskManager的CPU总和,(管理单元和TaskManager的内存总和/4)]
- 管理单元和TaskManager的CPU总和=实际TM数 * 单TM所占CU数 + 管理单元。
- 管理单元和TaskManager的内存总和= 实际TM数 * 设置的单个TM的内存 + 管理单元内存
- 如果配置了单 TM Slot数,实际TM数 = 并行数 / 单 TM Slot数。
- 如果没配置了单 TM Slot数 ,实际TM数 = (CU数量 - 管理单元)/单TM所占CU数。
- 如果没在优化参数配置单个TM的内存和管理单元内存,默认单个TM的内存 = 单TM所占CU数 * 4。管理单元内存 = 管理单元 * 4。
- Spark资源并行度由Executor数量和Executor CPU核数共同决定。
管理单元
设置管理单元的CU数。
并行数
作业的并行数是指作业中各个算子的并行执行的子任务的数量,即算子子任务数就是其对应算子的并行度。
说明:
- 并行数不能大于计算单元(CU数量-管理单元CU数量)的4倍。
- 并行数应大于用户作业里设置的并发数,否则有可能提交失败。
TaskManager配置
用于设置TaskManager资源参数。
- 勾选后需配置下列参数:
- “单TM所占CU数”:每个TaskManager占用的资源数量。
- “单TM Slot”:每个TaskManager包含的Slot数量。
- 不勾选该参数,,系统自动按照默认值为您配置。
- “单TM所占CU数”:默认值为1。
- “单TM Slot”:默认值为“(并行数 * 单TM所占CU数 )/(CU数量 - 管理单元)”。
保存作业日志
设置是否将作业运行时的日志信息保存到OBS桶。
勾选“保存作业日志”时,还需要设置OBS桶信息。
注意:该参数建议勾选,否则作业运行完成后不会生成运行日志,后续如果作业运行异常则无法获取运行日志进行定位。
开启Checkpoint
Checkpoint用于定期保存作业状态,开启Checkpoint可以在系统故障时快速恢复指定的作业状态。
DLI开启Checkpoint有两种方式:
- 在作业代码中配置Checkpoint相关参数,适用于Flink 1.15及历史Flink版本。
- 在DLI管理控制台的Jar作业配置界面开启Checkpoint,适用于Flink 1.15及更高的引擎版本。
Flink 1.15版本请勿重复在作业代码和Jar作业配置界面配置Checkpoint相关参数,作业代码中的配置项优先级更高,重复配置可能导致作业在异常重启时使用错误的Checkpoint路径恢复数据,导致恢复失败或数据不一致。
勾选“开启Checkpoint”后配置以下参数开启Checkpoint:- Checkpoint间隔:Checkpoint的时间间隔,单位为秒。
- Checkpoint模式:选择Checkpoint的模式:
- At least once:事件至少被处理一次。
- Exactly once:事件仅被处理一次。
注意:- 勾选开启Checkpoint后需配置OBS桶参数, 用于保存Checkpoint信息,默认Checkpoint保存路径为:“桶名/jobs/checkpoint/作业ID开头的目录”。
- 开启Checkpoint后,请勿在作业代码中设置Checkpoint参数,作业代码中配置的参数优先级高于界面配置的参数优先级。重复配置可能导致作业在异常重启时使用错误的Checkpoint路径恢复数据,导致恢复失败或数据不一致。
- 开启Checkpoint后,如果同时勾选了“异常自动重启” ,并勾选了“从Checkpoint恢复”,无需再指定“Checkpoint路径”,系统会根据“开启Checkpoint”的配置信息自动指定。
OBS桶
勾选“保存作业日志”或“开启Checkpoint”时,该参数必选。
选择OBS桶用于保存用户作业日志信息。如果选择的OBS桶是未授权状态,需要单击“OBS授权”。
作业异常告警
设置是否将作业异常告警信息,如作业出现运行异常或者欠费情况,以SMN的方式通知用户。
勾选后需配置下列参数:
“SMN主题”:
选择一个自定义的SMN主题。如何自定义SMN主题,请参见《消息通知服务用户指南》中“创建主题”章节。
异常自动重启
设置是否启动异常自动重启功能,当作业异常时将自动重启并恢复作业。
勾选后需配置下列参数:
- “异常重试最大次数”:配置异常重试最大次数。单位为“次/小时”。
- 无限:无限次重试。
- 有限:自定义重试次数。
- “从Checkpoint恢复”:从保存的checkpoint恢复作业。
勾选该参数后,需要选择“Checkpoint路径”。
“Checkpoint路径”:选择checkpoint保存路径。必须和应用程序中配置的Checkpoint地址相对应。且不同作业的路径不可一致,否则无法获取准确的Checkpoint。
说明:
- 仅当同时勾选了“开启Checkpoint” 时无需再指定“Checkpoint路径”,系统会根据“开启Checkpoint”的配置信息自动指定。
- 如果未勾选“开启Checkpoint”,需要选择“Checkpoint路径”。
- 单击右上角“保存”,保存作业和相关参数。
- 单击右上角“启动”,进入“启动Flink作业”页面,确认作业规格和费用,单击“立即启动”,启动作业,系统将自动跳转到Flink作业管理页面,新创建的作业将显示在作业列表中,在“状态”列中可以查看作业状态。
- 作业提交成功后,状态将由“提交中”变为“运行中”。运行完成后显示“已完成”。
- 如果作业状态为“提交失败”或“运行异常”,表示作业提交或运行失败。用户可以在作业列表中的“状态”列中,将鼠标移动到状态图标上查看错误信息,单击
可以复制错误信息。根据错误信息解决故障后,重新提交。