“Lakehouse”是基于数据湖的数仓，一种新的大数据范式，最根本出发点就是为了解决单纯Data Lake应用下的各种问题，例如不支持UPSERT，不支持多版本，不支持增量ETL，小文件太多，格式不是分析型的，元信息不统一，Schema没有约束，缺乏合理的数据索引等等。

点击查看workload“详情”弹框，如果job status显示：“specified driver resource spec:[xlarge]+executor resource spec:[xlarge] * executor instances:[2] exceed the max CPU:[16.0] or max Memory:[64.0], errorCode=InvalidParameter ” 类似信息时，表示您在创建workload时，设置的Spark CU使用数超过了对应Virtual Cluster的Max使用限制。

解决方案有：

• 调整Virtual Cluster的Max CU限制。

• 调整workload使用的Spark CU个数, 确保任务使用的CU数小于Virtual Cluster的Max CU限制。

目前元数据发现支持的是CSV文本格式，因此需要确认Excel文件导出的是CSV文本文件。

目前元数据发现只支持对只包含文件的目录进行识别，如果一个目录下既有文件又有目录，会被过滤掉。

您需要确认没有生成表的Logstore是否配置了投递到OSS。

原因：SLS是运行投递到跨region的OSS bucket上，而目前DLA 发现是不能跨region访问的。所以在SLS发现任务运行时，可能会报如下错误“OSS object [oss://test-bucket/] is invalid. Make sure the bucket you specified be in the same region with DLA. Detailed message: The bucket you are attempting to access must be addressed using the specified endpoint. Please send all future requests to this endpoint.”

解决方案：在SLS投递数据所在的OSS region上，使用“OSS元数据发现”来替代“SLS元数据发现”任务，进而实现自动建表时查询SLS所投递的数据。

这种情况一般原因有：

• 某个字段值超过了4096字节长度，导致采样中断。

• 相同目录下多个文件采样推断出不同的Schema，导致无法确定以这个目录下的哪个Schema为准 。

• 文件格式不是CSV格式。

不支持这种类型。

目前OSS元数据发现支持的CSV格式为：

1. 无文件头，只有数据行的情况。

2. 有第一行作为文件头的情况。

其他非标准CSV情况都不支持。

原因：RDS源库压力过大。

解决方案：您可以采取如下措施。

该报错信息表示当前建仓任务涉及的数据源端RDS实例rm-xxxxxx已经释放了。

详细如报错The last packet successfully received from the server was 900,120 milliseconds ago. The last packet sent successfully to the server was 900,120 milliseconds ago.), 23 out of 110 jobs are finished。

这种情况一般有如下两种原因。

• 用户数据库有视图。

• RDS源库压力过大，RDS/MySQL 重启中断或者无响应。

解决方案：排除视图，降低并发数。

中国内地的地域都支持，中国内地以外的地域支持列表如下。

您可以在任务运行状态处查看跳过了多少张表，且在运行详情的extraWarnTips信息中查看跳过了哪些表。例如一键建仓会跳过表名、字段名为中文的表 。

如果您发现表名和字段名都不是中文可以检查所填写的 JDBC账户是否 具有该表的访问权限 。

原因：Presto公共集群负载过高。

解决方案：您可以手动再次执行重试建仓任务，如果还失败，请联系 “DLA答疑”。

原因：建仓时，所设置的OSS路径位置是一个OSS归档型的Bucket，导致DLA无法正常重命名这个目录。

解决方案：您可以重建一个建仓任务，设置一个非归档类型的OSS bucket目录位置。

详细报错如下。

because Error reading from mongodb: Cannot allocate slice larger than 2147483639 bytes。

原因：Presto拉取MongoDB数据时，有的字段数值特别大。

解决方案：您可以修改建仓高级配置，通过 sensitive-columns配置 过滤掉大字段的同步。详情请参见文档 高级选项功能 。

• 您的库表中表的数量过多，有几千个表，可能会导致同步超时。

• 同步超时的表没有索引字段或者整型UNIQUE KEY字段，导致Presto计算Split任务运行超时。