问题1:MaxCompute的Hologres 升级到 r2.0.10 , 查询报错 ,怎么处理?我先换成 STS 方式创建外部表了,现在查询报错:ERROR: pooler: c72077828d34a: Reject ip 11.222.166.13 这是白名单问题吗? 另外就是我看每次报错的ip地址会变,我去哪里可以查看到网段?:FAILED: ODPS-0130071:[0,0] Semantic analysis exception - physical plan generation failed: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: RequestException(reason:java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: org.postgresql.util.PSQLException: The server requested password-based authentication, but no password was provided. 问题2:hologres 有开启白名单,我看文档说配置外表的时候要使用经典网络配置,这个我换成其它网络可以解决吗?
或者说我在 Hologres 增加白名单ip, 我如何获取到 maxcompute 的ip网段信息?
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当您将MaxCompute的Hologres升级到r2.0.10版本后,如果查询报错,可能是由于Hologres版本升级导致的兼容性问题。为了解决这个问题,您可以尝试以下几种方法:
检查查询语句:在Hologres升级后,一些查询语句可能会受到影响,导致查询失败。因此,您需要检查查询语句,确保其与新版本兼容。如果查询语句存在问题,可以尝试修改语句并重新执行查询。
检查表结构:在Hologres升级后,表结构可能会发生变化,导致查询失败。因此,您需要检查表结构,确保其与新版本兼容。如果表结构存在问题,可以尝试修改表结构并重新执行查询。
更新驱动程序:如果查询失败是由于驱动程序版本与Hologres版本不兼容导致的,您可以尝试更新驱动程序。具体来说,可以使用最新版本的JDBC驱动程序连接Hologres数据库。您可以从阿里云官网下载最新版本的JDBC驱动程序,并将其替换为现有的驱动程序。
问题1:MaxCompute的Hologres升级到r2.0.10后查询报错的处理方式如下:
检查错误信息:根据报错信息,了解具体的错误原因。在您提供的报错中,可能出现了以下两个问题:
白名单配置:在Hologres中,您可以通过管理控制台或命令行工具设置白名单。请确保您将需要访问Hologres的IP地址添加到白名单中。
STS方式创建外部表:如果您已经切换为STS方式创建外部表,请确保在创建外部表时提供了正确的认证信息(用户名和密码)。
网段查询:如果您想查看网段信息,可以参考阿里云文档中关于网络的部分,了解如何获取VPC、子网和安全组等网络相关的配置信息。
针对MaxCompute的Hologres升级到r2.0.10后查询报错的问题,可以按照以下步骤进行处理:
首先,检查是否是白名单问题导致的查询错误。可以登录Hologres的配置文件,查看白名单配置是否正确。白名单配置通常包括允许访问Hologres的IP地址段,确保报错IP地址11.222.166.13在白名单中。 如果白名单配置正确,可以尝试更改外部表的创建方式为STS方式。根据报错信息,可能是由于外部表创建方式的问题导致查询错误。 如果以上步骤均未解决问题,可以尝试查看每次报错的IP地址段。可以通过查询Hologres的日志文件或访问控制台来获取IP地址段信息。 针对查询报错ip地址会变的情况,可以通过以下方法来查看网段:
登录Hologres的配置文件,查看白名单配置是否正确,确保网段范围内的IP地址都被允许访问。 可以通过网络流量监控工具来查看报错IP地址所在的网段。例如,可以使用tcpdump或Wireshark等工具来捕获网络流量,并查找与报错相关的IP地址。 如果无法确定网段范围,可以尝试将白名单配置为允许所有IP地址访问,但要确保这样做不会导致安全问题。 如果以上方法仍然无法解决问题,建议联系MaxCompute的技术支持团队或社区寻求帮助,以便更深入地排查和解决问题。
针对问题1的回答:Hologres设置了限制ip访问吗 在实例里面看下ip白名单。此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”
MaxCompute(原ODPS)是一项面向分析的大数据计算服务,它以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,消除传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制,最小化用户运维投入,使您经济并高效的分析处理海量数据。