Big Data: Bekannte Fehler und Einschränkungen - Cloud - 8.0

Talend - Versionshinweise
Version
Cloud
8.0
Language
Deutsch
Product
Talend Big Data
Talend Big Data Platform
Talend Cloud API Services Platform
Talend Cloud Big Data
Talend Cloud Big Data Platform
Talend Cloud Data Integration
Talend Cloud Data Management Platform
Talend Cloud Real-Time Big Data Platform
Talend Data Fabric
Talend Data Integration
Talend Data Management Platform
Talend Data Services Platform
Talend ESB
Talend MDM Platform
Talend Real-Time Big Data Platform
Module
Talend Cloud API Designer
Talend Cloud API Tester
Talend Cloud Data Inventory
Talend Cloud Data Preparation
Talend Cloud Data Stewardship
Talend Cloud Pipeline Designer
Talend Data Preparation
Talend Data Stewardship
Talend Management Console
Talend Studio
Content
Installation und Upgrade
Versionshinweise
Last publication date
2024-04-18

Einschränkung

Beschreibung

Verfügbar in
Hive Hive wird im lokalen Spark-Modus nicht unterstützt.
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Vorhanden in:

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Java 11
  • Java 11 wird in Standardjobs oder im Metadaten-Repository nicht unterstützt, wenn Big-Data-Distributionen beteiligt sind.
  • Java 11 wird in Spark-Jobs nicht unterstützt.

Diese Einschränkung ist auf die Notwendigkeit der Unterstützung von Java 11 für Big-Data-Distributionen zurückzuführen.

Um Spark-Jobs und Standardjobs ausführen sowie ein Metadaten-Repository in Verbindung mit Big-Data-Distributionen verwenden zu können, müssen Sie Java 8 auf Ihrem Computer installieren, in Talend Studio den Pfad unter Preferences (Präferenzen) > Talend > Java interpreter (Java-Interpreter) anpassen und dann den Speicherort von JDK 8 in Preferences (Präferenzen) > Java > Installed JREs (Installierte JREs) suchen.
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Problem Workaround Verfügbar in
Bei der Ausführung von Spark-Jobs mit Dataproc 2.x-, Azure Synapse - und HD Insight 4.0-Distributionen wird in manchen Fällen der folgende Fehler ausgegeben: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.log4j.helpers. In Anlehnung an das Log4j2-Sicherheitsproblem (CVE-2021-44228) müssen Sie Log4j-Logger deaktivieren, wenn Sie Spark Batch- und Spark Streaming-Jobs mit den Distributionen Dataproc ab Version 2.x, Azure Synapse und HD Insight 4.0 ausführen.

Um ein Scheitern der Jobs zu vermeiden, deaktivieren Sie das Kontrollkästchen Activate log4j in components (log4j in Komponenten aktivieren) in der Ansicht Log4j unter File (Datei) > Edit Project Properties (Projekteigenschaften bearbeiten) > Project Settings (Projekteinstellungen) oder deaktivieren Sie das Kontrollkästchen log4jLevel in der Ansicht Advanced settings (Erweiterte Einstellungen) Ihrer Spark-Jobs.
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Bei der Ausführung von Spark Batch-Jobs mit MapRDB-Komponenten, die Spalten vom Typ Date (Datum) in den Schemaspalten aufweisen, wird folgender Kompilierungsfehler ausgegeben:

„The method toBytes(ByteBuffer) in the type Bytes is not applicable for the arguments (Date)“. (Die Methode toBytes(ByteBuffer) im Typ Bytes ist für die Argumente (Date) nicht gültig.)

 Spalten vom Typ Date (Datum) in den Schemaspalten dürfen bei Ausführung der von Spark Batch-Jobs mit MapRDB-Komponenten nicht verwendet werden.
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HBase funktioniert nicht mit einem CDP 7.1.x-Cluster bei Verwendung von Kerberos im YARN-Client-Modus und gibt folgenden Fehler zurück: hbase.pb.AuthenticationService.GetAuthenticationTokenorg.apache.hadoop.hbase.HBaseIOException: com.google.protobuf.ServiceException: Error calling method hbase.pb.AuthenticationService.GetAuthenticationToken. Wenn Sie Kerberos mit HBase mit einem CDP 7.1.x-Cluster verwenden möchten, wird die Verwendung des YARN-Cluster-Modus anstelle des YARN-Client-Modus empfohlen.
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