MaxCompute操作报错合集之UDF访问OSS,配置白名单后出现报错,是什么原因

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: MaxCompute是阿里云提供的大规模离线数据处理服务,用于大数据分析、挖掘和报表生成等场景。在使用MaxCompute进行数据处理时,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的MaxCompute操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。

问题一:MaxCompute有什么解决办法吗?

MaxCompute有什么解决办法吗?

参考回答:

应该是超过单SQL消费限制了。

https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/product-overview/consumption-control?spm=a2c4g.11174283.0.0.5aa3139dF7uTBP#section-dt6-yj2-osc


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595962



问题二:Maxcompute UDF 访问 OSS,按照要求配置白名单之后保这个错误是为什么呀 ?

Maxcompute UDF 访问 OSS,按照要求配置白名单之后保这个错误是为什么呀 ?

参考回答:

这一步提交申请了吗


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595954



问题三:MaxCompute设置了 减8小时时区的 没有啥变化 最后输出到mc里的都是+8小时的?

MaxCompute设置了 减8小时时区的 没有啥变化 最后输出到mc里的都是+8小时的?


参考回答:

在MaxCompute中,设置时区为减8小时(UTC-8)通常会影响数据的存储和处理。如果在设置了减8小时的时区后,您发现最终输出到MaxCompute里的数据仍然是+8小时的时间,可能是由于以下原因:

  1. 数据处理逻辑:确保您的数据处理逻辑正确处理了时区信息。检查代码中是否有转换时区的部分,并确保数据在处理过程中正确地考虑了时区设置。
  2. 系统默认时区:某些情况下,系统的默认时区可能会覆盖您的设置。检查系统配置,确保没有其他设置导致时区被重置为+8小时。
  3. 客户端设置:如果您在客户端查看数据,客户端的时区设置可能会影响显示的时间。确保客户端设置为正确的时区,以便正确显示时间。
  4. 数据导入问题:如果数据是从外部源导入的,检查导入过程中是否考虑了时区转换。有时导入工具或脚本可能需要额外的配置来正确处理时区。
  5. MaxCompute服务端问题:极少数情况下,可能是MaxCompute服务端的问题导致时区设置未生效。如果怀疑是服务端问题,建议联系MaxCompute技术支持以获取帮助


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595950



问题四:MaxCompute这个地方老报语法错误 是语法有问题吗?

MaxCompute这个地方老报语法错误 是语法有问题吗?


参考回答:

看上去没问题。 执行下看能成功吗


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595941



问题五:MaxCompute中dataworks里面数据分析里面结果的导出 超过10000条报异常?

MaxCompute中dataworks里面数据分析里面结果的导出 超过10000条报异常?


参考回答:

报错是引擎没有绑好。你检查一下数据源


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/595938

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
|
1月前
|
分布式计算 资源调度 大数据
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(一)
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(一)
51 0
|
1月前
|
分布式计算 资源调度 大数据
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(二)
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(二)
67 0
|
16天前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
|
1月前
|
存储 分布式计算 druid
大数据-152 Apache Druid 集群模式 配置启动【下篇】 超详细!(一)
大数据-152 Apache Druid 集群模式 配置启动【下篇】 超详细!(一)
39 1
大数据-152 Apache Druid 集群模式 配置启动【下篇】 超详细!(一)
|
1月前
|
运维 监控 数据可视化
大数据-171 Elasticsearch ES-Head 与 Kibana 配置 使用 测试
大数据-171 Elasticsearch ES-Head 与 Kibana 配置 使用 测试
62 1
|
1月前
|
消息中间件 分布式计算 druid
大数据-152 Apache Druid 集群模式 配置启动【下篇】 超详细!(二)
大数据-152 Apache Druid 集群模式 配置启动【下篇】 超详细!(二)
40 2
|
1月前
|
存储 消息中间件 druid
大数据-151 Apache Druid 集群模式 配置启动【上篇】 超详细!
大数据-151 Apache Druid 集群模式 配置启动【上篇】 超详细!
80 1
|
1月前
|
SQL 消息中间件 分布式计算
大数据-141 - ClickHouse 集群 副本和分片 Zk 的配置 Replicated MergeTree原理详解(一)
大数据-141 - ClickHouse 集群 副本和分片 Zk 的配置 Replicated MergeTree原理详解(一)
56 0
|
1月前
|
SQL 大数据
大数据-141 - ClickHouse 集群 副本和分片 Zk 的配置 Replicated MergeTree原理详解(二)
大数据-141 - ClickHouse 集群 副本和分片 Zk 的配置 Replicated MergeTree原理详解(二)
64 0
|
1月前
|
消息中间件 NoSQL Kafka
大数据-116 - Flink DataStream Sink 原理、概念、常见Sink类型 配置与使用 附带案例1:消费Kafka写到Redis
大数据-116 - Flink DataStream Sink 原理、概念、常见Sink类型 配置与使用 附带案例1:消费Kafka写到Redis
129 0

相关产品

  • 云原生大数据计算服务 MaxCompute