MaxCompute问题之创建数据集失败如何解决

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
对象存储 OSS,恶意文件检测 1000次 1年
简介: MaxCompute数据包含存储在MaxCompute服务中的表、分区以及其他数据结构;本合集将提供MaxCompute数据的管理和优化指南,以及数据操作中的常见问题和解决策略。

问题一:有知道maxcompute使用purge all命令后,后台标记为已删除的数据多久真实从磁盘删除嘛?


有知道maxcompute使用purge all命令后,后台标记为已删除的数据多久真实从磁盘删除嘛?


参考回答:

在 MaxCompute 中,使用 PURGE 命令删除数据时,被标记为删除的数据会立即进入回收站,并占用存储空间。如果您想要真正地释放这些空间,需要使用 EMPTY RECYCLEBIN 命令。

在数据被 PURGE 命令删除后,MaxCompute 会保留这些数据 7 天时间,期间您可以在回收站中找回数据。如果在这个时间内没有对这些数据进行恢复操作,则 MaxCompute 会自动将其从磁盘上删除,释放相应的存储空间。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/510974?spm=a2c6h.14164896.0.0.7c1c58a2mmAvxv


问题二:MaxCompute UDF处理JSON数据报错 不知道是啥原因


您好 我是MaxCompute UDF处理JSON数据报错 不知道是啥原因?



再说下背景。 参考的是这个处理JSON的例子: https://developer.aliyun.com/article/627758 代码和例子里面是一样的。 SELECT get_json_udtf_quick_activity_life('{"template":"8"}'); 这样可以成功解析

问题是: 获取表里面的 json串,就报如上错。 表里面的json串:{"template":"8"}


参考回答:

失败原因

在User Defined Function(自定义函数,UDF)json.get_json_udtf_quick_activity_life的第35行发生了NullPointerException。 ODPS支持用户定义函数(UDF),包括:

  • UDF(User Defined Function):用于扩展SQL函数
  • UDTF(User Defined Table Function):用于将关系型数据转换为表
  • UDAF(User Defined Aggregation Function):用于定义聚合函数

该任务失败日志显示,遇到问题的自定义函数是一种UDTF,名为json.get_json_udtf_quick_activity_life。 产生NullPointerException的主要原因有:

  1. 访问了未初始化的对象属性或数组索引。
  2. 调用了未初始化的对象的方法。
  3. 访问了未初始化的本地变量。

建议

  1. 检查json.get_json_udtf_quick_activity_life函数第35行,查看是否访问了未初始化的对象、对象属性或数组。
  2. 确保在第35行之前,相关的对象和变量都已正确初始化,没有延后初始化的情况出现。
  3. 添加判断,在访问对象或变量之前先判断它们是否为null,做null检查。
java
if (obj != null) {
    // 访问obj的属性或方法
}
  1. 使用带默认值的参数,避免方法参数为null的情况。
java
public void doSomething(String str = "") {
    // ...
}
  1. 添加异常捕获处理,避免NullPointerException造成任务失败。
java 
try {
    // 可能产生NullPointerException的代码
} catch (NullPointerException e) {
    // 添加默认值或其他处理逻辑 
}


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/506410?spm=a2c6h.14164896.0.0.7c1c58a2mmAvxv


问题三:使用maxcompute数据源创建数据集失败


在quickbi中使用maxcompute数据源自定义数据集时提示代码错误,但是单独在maxcompute运行代码却能得到结果


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/471617?spm=a2c6h.14164896.0.0.7c1c58a2mmAvxv


问题四:MaxCompute数据如何备份到OSS


MaxCompute数据如何备份到OSS


参考回答:

可以通过数据集成、外部表映射将数据写入OSS。详情请参考数据集成概述或者将数据写入OSS


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/472853?spm=a2c6h.14164896.0.0.34cb58a2NzKOCw


问题五:maxCompute执行sql返回数据中文乱码如何解决


maxCompute执行sql返回数据中文乱码如何解决


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/514961?spm=a2c6h.14164896.0.0.34cb58a2NzKOCw

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
28天前
|
存储 机器学习/深度学习 分布式计算
大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
【10月更文挑战第5天】大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
|
7天前
|
数据采集 监控 数据管理
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第26天】随着信息技术的发展,数据成为企业核心资源。本文探讨大数据平台的搭建与数据质量管理,包括选择合适架构、数据处理与分析能力、数据质量标准与监控机制、数据清洗与校验及元数据管理,为企业数据治理提供参考。
38 1
|
2天前
|
存储 大数据 定位技术
大数据 数据索引技术
【10月更文挑战第26天】
9 3
|
2天前
|
存储 大数据 OLAP
大数据数据分区技术
【10月更文挑战第26天】
11 2
|
4天前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
数据为王:大数据处理与分析技术在企业决策中的力量
【10月更文挑战第29天】在信息爆炸的时代,大数据处理与分析技术为企业提供了前所未有的洞察力和决策支持。本文探讨了大数据技术在企业决策中的重要性和实际应用,包括数据的力量、实时分析、数据驱动的决策以及数据安全与隐私保护。通过这些技术,企业能够从海量数据中提取有价值的信息,预测市场趋势,优化业务流程,从而在竞争中占据优势。
29 1
|
6天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第27天】在数字化时代,数据治理对于确保数据资产的保值增值至关重要。本文探讨了大数据平台的搭建和数据质量管理的重要性及实践方法。大数据平台应包括数据存储、处理、分析和展示等功能,常用工具如Hadoop、Apache Spark和Flink。数据质量管理则涉及数据的准确性、一致性和完整性,通过建立数据质量评估和监控体系,确保数据分析结果的可靠性。企业应设立数据治理委员会,投资相关工具和技术,提升数据治理的效率和效果。
29 2
|
8天前
|
存储 安全 大数据
大数据隐私保护:用户数据的安全之道
【10月更文挑战第31天】在大数据时代,数据的价值日益凸显,但用户隐私保护问题也愈发严峻。本文探讨了大数据隐私保护的重要性、面临的挑战及有效解决方案,旨在为企业和社会提供用户数据安全的指导。通过加强透明度、采用加密技术、实施数据最小化原则、加强访问控制、采用隐私保护技术和提升用户意识,共同推动大数据隐私保护的发展。
|
12天前
|
SQL 存储 大数据
大数据中数据提取
【10月更文挑战第19天】
34 2
|
28天前
|
SQL 消息中间件 大数据
大数据-159 Apache Kylin 构建Cube 准备和测试数据(一)
大数据-159 Apache Kylin 构建Cube 准备和测试数据(一)
43 1
|
22天前
|
NoSQL 大数据 测试技术
想从事大数据方向职场小白看过来, 数据方面的一些英文解释
想从事大数据方向职场小白看过来, 数据方面的一些英文解释
32 0