Azure Data Factory ve Synapse işlem hatlarında sorun giderme

UYGULANANLAR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Bahşiş

Kuruluşlar için hepsi bir arada analiz çözümü olan Microsoft Fabric'te Data Factory'yi deneyin. Microsoft Fabric , veri taşımadan veri bilimine, gerçek zamanlı analize, iş zekasına ve raporlamaya kadar her şeyi kapsar. Yeni bir deneme sürümünü ücretsiz olarak başlatmayı öğrenin!

Bu makalede, Azure Data Factory ve Synapse işlem hatlarındaki dış denetim etkinlikleri için yaygın sorun giderme yöntemleri incelenir.

Bağlayıcı ve kopyalama etkinliği

Kopyalama etkinliğini kullanma hatası gibi bağlayıcı sorunları için Bağlan or sorunlarını giderme makalesine bakın.

Azure Databricks

Hata kodu: 3200

• İleti: Hata 403.

• Neden: The Databricks access token has expired.

• Öneri: Azure Databricks erişim belirteci varsayılan olarak 90 gün geçerlidir. Yeni bir belirteç oluşturun ve bağlı hizmeti güncelleştirin.

Hata kodu: 3201

• İleti: Missing required field: settings.task.notebook_task.notebook_path.

• Neden: Bad authoring: Notebook path not specified correctly.

• Öneri: Databricks etkinliğinde not defteri yolunu belirtin.

• İleti: Cluster... does not exist.

• Neden: Authoring error: Databricks cluster does not exist or has been deleted.

• Öneri: Databricks kümesinin mevcut olduğunu doğrulayın.

• İleti: Invalid Python file URI... Please visit Databricks user guide for supported URI schemes.

• Neden: Bad authoring.

• Öneri: Çalışma alanı adresleme düzenleri veya dbfs:/folder/subfolder/foo.py Databricks Dosya Sistemi'nde (DFS) depolanan dosyalar için mutlak yolları belirtin.

• İleti: {0} LinkedService should have domain and accessToken as required properties.

• Neden: Bad authoring.

• Öneri: Bağlı hizmet tanımını doğrulayın.

• İleti: {0} LinkedService should specify either existing cluster ID or new cluster information for creation.

• Neden: Bad authoring.

• Öneri: Bağlı hizmet tanımını doğrulayın.

• İleti: Node type Standard_D16S_v3 is not supported. Supported node types: Standard_DS3_v2, Standard_DS4_v2, Standard_DS5_v2, Standard_D8s_v3, Standard_D16s_v3, Standard_D32s_v3, Standard_D64s_v3, Standard_D3_v2, Standard_D8_v3, Standard_D16_v3, Standard_D32_v3, Standard_D64_v3, Standard_D12_v2, Standard_D13_v2, Standard_D14_v2, Standard_D15_v2, Standard_DS12_v2, Standard_DS13_v2, Standard_DS14_v2, Standard_DS15_v2, Standard_E8s_v3, Standard_E16s_v3, Standard_E32s_v3, Standard_E64s_v3, Standard_L4s, Standard_L8s, Standard_L16s, Standard_L32s, Standard_F4s, Standard_F8s, Standard_F16s, Standard_H16, Standard_F4s_v2, Standard_F8s_v2, Standard_F16s_v2, Standard_F32s_v2, Standard_F64s_v2, Standard_F72s_v2, Standard_NC12, Standard_NC24, Standard_NC6s_v3, Standard_NC12s_v3, Standard_NC24s_v3, Standard_L8s_v2, Standard_L16s_v2, Standard_L32s_v2, Standard_L64s_v2, Standard_L80s_v2.

• Neden: Bad authoring.

• Öneri: Hata iletisine bakın.

Hata kodu: 3202

• İleti: There were already 1000 jobs created in past 3600 seconds, exceeding rate limit: 1000 job creations per 3600 seconds.

• Neden: Too many Databricks runs in an hour.

• Öneri: Bu Databricks çalışma alanını kullanan tüm işlem hatlarını iş oluşturma oranı açısından denetleyin. İşlem hatları toplamda çok fazla Databricks çalıştırması başlattıysa işlem hatlarından bazılarını yeni bir çalışma alanına geçirin.

• İleti: Could not parse request object: Expected 'key' and 'value' to be set for JSON map field base_parameters, got 'key: "..."' instead.

• Neden: Authoring error: No value provided for the parameter.

• Öneri: İşlem hattı JSON'unu inceleyin ve baseParameters not defterindeki tüm parametrelerin boş bir değer belirttiğinden emin olun.

• İleti: User: SimpleUserContext{userId=..., name=user@company.com, orgId=...} is not authorized to access cluster.

• Neden: Erişim belirtecini oluşturan kullanıcının bağlı hizmette belirtilen Databricks kümesine erişmesine izin verilmiyor.

• Öneri: Kullanıcının çalışma alanında gerekli izinlere sahip olduğundan emin olun.

• İleti: Job is not fully initialized yet. Please retry later.

• Neden: İş başlatılmadı.

• Öneri: Bekleyin ve daha sonra yeniden deneyin.

Hata kodu: 3203

• İleti: The cluster is in Terminated state, not available to receive jobs. Please fix the cluster or retry later.

• Neden: Küme sonlandırıldı. Etkileşimli kümeler için bu sorun bir yarış durumu olduğunu gösteriyor olabilir.

• Öneri: Bu hatayı önlemek için iş kümelerini kullanın.

Hata kodu: 3204

• İleti: Job execution failed.

• Neden: Hata iletileri beklenmeyen küme durumu veya belirli bir etkinlik gibi çeşitli sorunları gösterir. Genellikle hata iletisi görüntülenmez.

• Öneri: Yok

Hata kodu: 3208

• İleti: An error occurred while sending the request.

• Neden: Databricks hizmetine ağ bağlantısı kesildi.

• Öneri: Şirket içinde barındırılan tümleştirme çalışma zamanı kullanıyorsanız, ağ bağlantısının tümleştirme çalışma zamanı düğümlerinden güvenilir olduğundan emin olun. Azure tümleştirme çalışma zamanını kullanıyorsanız bu sorun genellikle yeniden deneme sonucunda çözülür.

Boole çalıştırma çıkışı beklenen int yerine dize olarak gelmeye başlar

• Belirtiler: Boole çalıştırma çıkışınız beklenen int yerine dize (örneğin, "0" veya "1") olarak gelmeye başlar (örneğin, 0 veya 1).

  

  Bu değişikliği 28 Eylül 2021 tarihinde saat 09:00 IST'de, bu çıkışa dayanan işlem hattınız başarısız olduğunda fark ettiniz. İşlem hattında değişiklik yapılmadı ve Boole çıkış verileri hatadan önce beklendiği gibi geldi.

  

• Neden: Bu sorun, tasarım gereği son zamanlarda yapılan bir değişiklik nedeniyle ortaya çıkar. Değişiklik sonrasında, sonuç sıfırla başlayan bir sayıysa, Azure Data Factory sayıyı sekizli değere dönüştürür ve bu bir hatadır. Bu sayı her zaman 0 veya 1'dir ve değişiklik öncesinde hiçbir zaman sorunlara neden olmaz. Dolayısıyla sekizli dönüştürmeyi düzeltmek için, dize çıkışı Not Defteri çalıştırmasından olduğu gibi geçirilir.

• Öneri: If koşulunu gibi if(value=="0")bir şekilde değiştirin.

Azure Data Lake Analytics

Aşağıdaki tablo U-SQL için geçerlidir.

Hata kodu: 2709

• İleti: The access token is from the wrong tenant.

• Neden: Yanlış Microsoft Entra kiracısı.

• Öneri: Yanlış Microsoft Entra kiracısı.

• İleti: We cannot accept your job at this moment. The maximum number of queued jobs for your account is 200.

• Neden: Bu hata Data Lake Analytics'te azaltmadan kaynaklanır.

• Öneri: Data Lake Analytics'e gönderilen iş sayısını azaltın. Etkinliklerdeki tetikleyicileri ve eşzamanlılık ayarlarını değiştirin veya Data Lake Analytics'in sınırlarını artırın.

• İleti: This job was rejected because it requires 24 AUs. This account's administrator-defined policy prevents a job from using more than 5 AUs.

• Neden: Bu hata Data Lake Analytics'te azaltmadan kaynaklanır.

• Öneri: Data Lake Analytics'e gönderilen iş sayısını azaltın. Etkinliklerdeki tetikleyicileri ve eşzamanlılık ayarlarını değiştirin veya Data Lake Analytics'in sınırlarını artırın.

Hata kodu: 2705

• İleti: Forbidden. ACL verification failed. Either the resource does not exist or the user is not authorized to perform the requested operation.<br/> <br/> User is not able to access Data Lake Store. <br/> <br/> User is not authorized to use Data Lake Analytics.

• Neden: Hizmet sorumlusunun veya sertifikanın depolamadaki dosyaya erişimi yok.

• Öneri: Kullanıcının Data Lake Analytics işleri için sağladığı hizmet sorumlusunun veya sertifikanın hem Data Lake Analytics hesabına hem de kök klasörden varsayılan Data Lake Depolama örneğine erişimi olduğunu doğrulayın.

Hata kodu: 2711

• İleti: Forbidden. ACL verification failed. Either the resource does not exist or the user is not authorized to perform the requested operation.<br/> <br/> User is not able to access Data Lake Store. <br/> <br/> User is not authorized to use Data Lake Analytics.

• Neden: Hizmet sorumlusunun veya sertifikanın depolamadaki dosyaya erişimi yok.

• Öneri: Kullanıcının Data Lake Analytics işleri için sağladığı hizmet sorumlusunun veya sertifikanın hem Data Lake Analytics hesabına hem de kök klasörden varsayılan Data Lake Depolama örneğine erişimi olduğunu doğrulayın.

• İleti: Cannot find the 'Azure Data Lake Store' file or folder.

• Neden: U-SQL dosyasının yolu yanlış veya bağlı hizmet kimlik bilgilerinin erişimi yok.

• Öneri: Bağlı hizmette sağlanan yolu ve kimlik bilgilerini doğrulayın.

Hata kodu: 2704

• İleti: Forbidden. ACL verification failed. Either the resource does not exist or the user is not authorized to perform the requested operation.<br/> <br/> User is not able to access Data Lake Store. <br/> <br/> User is not authorized to use Data Lake Analytics.

• Neden: Hizmet sorumlusunun veya sertifikanın depolamadaki dosyaya erişimi yok.

• Öneri: Kullanıcının Data Lake Analytics işleri için sağladığı hizmet sorumlusunun veya sertifikanın hem Data Lake Analytics hesabına hem de kök klasörden varsayılan Data Lake Depolama örneğine erişimi olduğunu doğrulayın.

Hata kodu: 2707

• İleti: Cannot resolve the account of AzureDataLakeAnalytics. Please check 'AccountName' and 'DataLakeAnalyticsUri'.

• Neden: Bağlı hizmetteki Data Lake Analytics hesabı yanlış.

• Öneri: Doğru hesabın sağlandığını doğrulayın.

Hata kodu: 2703

• İleti: Error Id: E_CQO_SYSTEM_INTERNAL_ERROR (or any error that starts with "Error Id:").

• Neden: Hata Data Lake Analytics'ten geliyor.

• Öneri: İş Data Lake Analytics'e gönderildi ve buradaki betik de başarısız oldu. Data Lake Analytics'te araştırma. Portalda Data Lake Analytics hesabına gidin ve Data Factory etkinlik çalıştırma kimliğini kullanarak işi arayın (işlem hattı çalıştırma kimliğini kullanmayın). Buradaki iş hata hakkında daha fazla bilgi sağlar ve sorun gidermenize yardımcı olur.

  Çözüm açık değilse Data Lake Analytics destek ekibine başvurun ve hesap adınızı ve iş kimliğinizi içeren Universal Resource Locator (URL) işini sağlayın.

Azure işlevleri

Hata kodu: 3602

• İleti: Invalid HttpMethod: '%method;'.

• Neden: Etkinlik yükünde belirtilen Httpmethod, Azure İşlev Etkinliği tarafından desteklenmiyor.

• Öneri: Desteklenen Httpmethods şunlardır: PUT, POST, GET, DELETE, OPTIONS, HEAD ve TRACE.

Hata kodu: 3603

• İleti: Response Content is not a valid JObject.

• Neden: Çağrılan Azure işlevi yanıtta JSON Yükü döndürmedi. Azure Data Factory ve Synapse işlem hattı Azure işlev etkinliği yalnızca JSON yanıt içeriğini destekler.

• Öneri: C# işlevi döndürebilir gibi geçerli bir JSON Yükü döndürecek şekilde Azure işlevini güncelleştirin (ActionResult)new OkObjectResult("{\"Id\":\"123\"}");

Hata kodu: 3606

• İleti: Azure işlev etkinliğinde işlev anahtarı eksik.

• Neden: Azure işlev etkinliği tanımı tamamlanmadı.

• Öneri: Giriş Azure işlev etkinliği JSON tanımının adlı functionKeybir özelliği olup olmadığını denetleyin.

Hata kodu: 3607

• İleti: Azure function activity missing function name.

• Neden: Azure işlev etkinliği tanımı tamamlanmadı.

• Öneri: Giriş Azure işlev etkinliği JSON tanımının adlı functionNamebir özelliği olup olmadığını denetleyin.

Hata kodu: 3608

• İleti: Call to provided Azure function '%FunctionName;' failed with status-'%statusCode;' and message - '%message;'.

• Neden: Etkinlik tanımındaki Azure işlevi ayrıntıları yanlış olabilir.

• Öneri: Azure işlevi ayrıntılarını düzeltin ve yeniden deneyin.

Hata kodu: 3609

• İleti: Azure function activity missing functionAppUrl.

• Neden: Azure işlev etkinliği tanımı tamamlanmadı.

• Öneri: Giriş Azure İşlevi etkinliği JSON tanımının adlı functionAppUrlbir özelliği olup olmadığını denetleyin.

Hata kodu: 3610

• İleti: There was an error while calling endpoint.

• Neden: İşlev URL'si yanlış olabilir.

• Öneri: JSON etkinliğindeki değerinin functionAppUrl doğru olduğunu doğrulayın ve yeniden deneyin.

Hata kodu: 3611

• İleti: Azure function activity missing Method in JSON.

• Neden: Azure işlev etkinliği tanımı tamamlanmadı.

• Öneri: Giriş Azure işlev etkinliği JSON tanımının adlı methodbir özelliği olup olmadığını denetleyin.

Hata kodu: 3612

• İleti: Azure function activity missing LinkedService definition in JSON.

• Neden: Azure işlev etkinliği tanımı tamamlanmadı.

• Öneri: Giriş Azure işlev etkinliği JSON tanımının bağlı hizmet ayrıntılarına sahip olup olmadığını denetleyin.

Azure Machine Learning

Hata kodu: 4101

• İleti: AzureMLExecutePipeline activity '%activityName;' has invalid value for property '%propertyName;'.

• Neden: özelliğinin %propertyName;hatalı biçimi veya eksik tanımı.

• Öneri: Etkinliğin %activityName; doğru verilerle tanımlanmış özelliğinin %propertyName; olup olmadığını denetleyin.

Hata kodu: 4110

• İleti: AzureMLExecutePipeline activity missing LinkedService definition in JSON.

• Neden: AzureMLExecutePipeline etkinlik tanımı tamamlanmadı.

• Öneri: Giriş AzureMLExecutePipeline etkinliği JSON tanımının doğru bağlı hizmet ayrıntılarına sahip olup olmadığını denetleyin.

Hata kodu: 4111

• İleti: AzureMLExecutePipeline activity has wrong LinkedService type in JSON. Expected LinkedService type: '%expectedLinkedServiceType;', current LinkedService type: Expected LinkedService type: '%currentLinkedServiceType;'.

• Neden: Yanlış etkinlik tanımı.

• Öneri: Giriş AzureMLExecutePipeline etkinliği JSON tanımının doğru bağlı hizmet ayrıntılarına sahip olup olmadığını denetleyin.

Hata kodu: 4112

• İleti: AzureMLService linked service has invalid value for property '%propertyName;'.

• Neden: '%propertyName;' özelliğinin hatalı biçimi veya eksik tanımı.

• Öneri: Bağlı hizmette doğru verilerle tanımlanmış özelliği %propertyName; olup olmadığını denetleyin.

Hata kodu: 4121

• İleti: Request sent to Azure Machine Learning for operation '%operation;' failed with http status code '%statusCode;'. Error message from Azure Machine Learning: '%externalMessage;'.

• Neden: Azure Machine Learning'e erişmek için kullanılan kimlik bilgilerinin süresi doldu.

• Öneri: Kimlik bilgilerinin geçerli olduğunu doğrulayın ve yeniden deneyin.

Hata kodu: 4122

• İleti: Request sent to Azure Machine Learning for operation '%operation;' failed with http status code '%statusCode;'. Error message from Azure Machine Learning: '%externalMessage;'.

• Neden: Azure Machine Learning Bağlı Hizmeti'nde sağlanan kimlik bilgileri geçersiz veya işlem için izni yok.

• Öneri: Bağlı Hizmet'teki kimlik bilgilerinin geçerli olduğunu ve Azure Machine Learning'e erişim izni olduğunu doğrulayın.

Hata kodu: 4123

• İleti: Request sent to Azure Machine Learning for operation '%operation;' failed with http status code '%statusCode;'. Error message from Azure Machine Learning: '%externalMessage;'.

• Neden: Etkinliğin özellikleri (örneğin pipelineParameters , Azure Machine Learning (ML) işlem hattı için geçersizdir.

• Öneri: Etkinlik özelliklerinin değerinin, Bağlı Hizmet'te belirtilen yayımlanan Azure Machine Learning işlem hattının beklenen yüküyle eşleştiklerini denetleyin.

Hata kodu: 4124

• İleti: Request sent to Azure Machine Learning for operation '%operation;' failed with http status code '%statusCode;'. Error message from Azure Machine Learning: '%externalMessage;'.

• Neden: Yayımlanan Azure Machine Learning işlem hattı uç noktası yok.

• Öneri: Bağlı Hizmet'te belirtilen yayımlanmış Azure Machine Learning işlem hattı uç noktasının Azure Machine Learning'de mevcut olduğunu doğrulayın.

Hata kodu: 4125

• İleti: Request sent to Azure Machine Learning for operation '%operation;' failed with http status code '%statusCode;'. Error message from Azure Machine Learning: '%externalMessage;'.

• Neden: Azure Machine Learning'de bir sunucu hatası var.

• Öneri: Daha sonra yeniden deneyin. Sorun devam ederse yardım için Azure Machine Learning ekibine başvurun.

Hata kodu: 4126

• İleti: Azure ML pipeline run failed with status: '%amlPipelineRunStatus;'. Azure ML pipeline run Id: '%amlPipelineRunId;'. Please check in Azure Machine Learning for more error logs.

• Neden: Azure Machine Learning işlem hattı çalıştırılamadı.

• Öneri: Daha fazla hata günlüğü için Azure Machine Learning'i denetleyin, ardından ML işlem hattını düzeltin.

Azure Synapse Analytics

Hata kodu: 3250

• İleti: There are not enough resources available in the workspace, details: '%errorMessage;'

• Neden: Yetersiz kaynak

• Öneri: Çalışma alanında çalışan işleri sonlandırmayı, istenen sanal çekirdek sayısını azaltmayı, çalışma alanı kotasını artırmayı veya başka bir çalışma alanı kullanmayı deneyin.

Hata kodu: 3251

• İleti: There are not enough resources available in the pool, details: '%errorMessage;'

• Neden: Yetersiz kaynak

• Öneri: Havuzdaki çalışan işleri sonlandırmayı, istenen sanal çekirdek sayısını azaltmayı, havuzun en büyük boyutunu artırmayı veya başka bir havuz kullanmayı deneyin.

Hata kodu: 3252

• İleti: There are not enough vcores available for your spark job, details: '%errorMessage;'

• Neden: Yetersiz sanal çekirdek

• Öneri: İstenen sanal çekirdek sayısını azaltmayı veya sanal çekirdek kotanızı artırmayı deneyin. Daha fazla bilgi için bkz . Apache Spark temel kavramları.

Hata kodu: 3253

• İleti: There are substantial concurrent MappingDataflow executions which is causing failures due to throttling under the Integration Runtime used for ActivityId: '%activityId;'.

• Neden: Azaltma eşiğine ulaşıldı.

• Öneri: Bekleme süresinden sonra isteği yeniden deneyin.

Hata kodu: 3254

• İleti: AzureSynapseArtifacts linked service has invalid value for property '%propertyName;'.

• Neden: '%propertyName;' özelliğinin hatalı biçimi veya eksik tanımı.

• Öneri: Bağlı hizmetin doğru verilerle tanımlanmış '%propertyName;' özelliğine sahip olup olmadığını denetleyin.

Yaygın

Hata kodu: 2103

• İleti: Please provide value for the required property '%propertyName;'.

• Neden: Özellik için gerekli değer sağlanmadı.

• Öneri: İletideki değeri belirtin ve yeniden deneyin.

Hata kodu: 2104

• İleti: The type of the property '%propertyName;' is incorrect.

• Neden: Sağlanan özellik türü doğru değil.

• Öneri: Özelliğin türünü düzeltin ve yeniden deneyin.

Hata kodu: 2105

• İleti: An invalid json is provided for property '%propertyName;'. Encountered an error while trying to parse: '%message;'.

• Neden: Özelliğin değeri geçersiz veya beklenen biçimde değil.

• Öneri: Özelliğin belgelerine bakın ve sağlanan değerin doğru biçimi ve türü içerdiğini doğrulayın.

Hata kodu: 2106

• İleti: The storage connection string is invalid. %errorMessage;

• Neden: Depolamanın bağlantı dizesi geçersiz veya biçimi yanlış.

• Öneri: Azure portalına gidin ve depolama alanınızı bulun, ardından bağlantı dizesi kopyalayıp bağlı hizmetinize yapıştırın ve yeniden deneyin.

Hata kodu: 2110

• İleti: The linked service type '%linkedServiceType;' is not supported for '%executorType;' activities.

• Neden: Etkinlikte belirtilen bağlı hizmet yanlış.

• Öneri: Bağlı hizmet türünün etkinlik için desteklenen türlerden biri olduğunu doğrulayın. Örneğin, HDI etkinlikleri için bağlı hizmet türü HDInsight veya HDInsightOnDemand olabilir.

Hata kodu: 2111

• İleti: The type of the property '%propertyName;' is incorrect. The expected type is %expectedType;.

• Neden: Sağlanan özelliğin türü doğru değil.

• Öneri: Özellik türünü düzeltin ve yeniden deneyin.

Hata kodu: 2112

• İleti: The cloud type is unsupported or could not be determined for storage from the EndpointSuffix '%endpointSuffix;'.

• Neden: Bulut türü desteklenmiyor veya EndpointSuffix'ten depolama için belirlenemedi.

• Öneri: Depolamayı başka bir bulutta kullanın ve yeniden deneyin.

Özel

Aşağıdaki tablo Azure Batch için geçerlidir.

Hata kodu: 2500

• İleti: Hit unexpected exception and execution failed.

• Neden: Can't launch command, or the program returned an error code.

• Öneri: Yürütülebilir dosyanın mevcut olduğundan emin olun. Program başlatıldıysa, stdout.txt ve stderr.txt dosyasının depolama hesabına yüklendiğini doğrulayın. Hata ayıklama için kodunuzdaki günlükleri eklemek iyi bir uygulamadır.

Hata kodu: 2501

• İleti: Cannot access user batch account; please check batch account settings.

• Neden: Yanlış Batch erişim anahtarı veya havuz adı.

• Öneri: Bağlı hizmetteki havuz adını ve Batch erişim anahtarını doğrulayın.

Hata kodu: 2502

• İleti: Cannot access user storage account; please check storage account settings.

• Neden: Yanlış depolama hesabı adı veya erişim anahtarı.

• Öneri: Bağlı hizmetteki depolama hesabı adını ve erişim anahtarını doğrulayın.

Hata kodu: 2504

• İleti: Operation returned an invalid status code 'BadRequest'.

• Neden: Özel etkinlikte folderPath çok fazla dosya var. Toplam boyutu resourceFiles 32.768 karakterden fazla olamaz.

• Öneri: Gereksiz dosyaları kaldırın veya Zip tuşuna basıp ayıklamak için sıkıştırmayı açma komutu ekleyin.

  Örneğin, powershell.exe -nologo -noprofile -command "& { Add-Type -A 'System.IO.Compression.FileSystem'; [IO.Compression.ZipFile]::ExtractToDirectory($zipFile, $folder); }" ; $folder\yourProgram.exe

Hata kodu: 2505

• İleti: Cannot create Shared Access Signature unless Account Key credentials are used.

• Neden: Özel etkinlikler yalnızca erişim anahtarı kullanan depolama hesaplarını destekler.

• Öneri: Hata açıklamasına bakın.

Hata kodu: 2507

• İleti: The folder path does not exist or is empty: ...

• Neden: Belirtilen yolda depolama hesabında hiçbir dosya yok.

• Öneri: Klasör yolu, çalıştırmak istediğiniz yürütülebilir dosyaları içermelidir.

Hata kodu: 2508

• İleti: There are duplicate files in the resource folder.

• Neden: Aynı ada sahip birden çok dosya folderPath'in farklı alt klasörlerinde yer alır.

• Öneri: Özel etkinlikler folderPath altında klasör yapısını düzleştirme. Klasör yapısını korumanız gerekiyorsa dosyaları sıkıştırın ve sıkıştırmasını açma komutunu kullanarak Azure Batch'te ayıklayın.

  Örneğin, powershell.exe -nologo -noprofile -command "& { Add-Type -A 'System.IO.Compression.FileSystem'; [IO.Compression.ZipFile]::ExtractToDirectory($zipFile, $folder); }" ; $folder\yourProgram.exe

Hata kodu: 2509

• İleti: Batch url ... is invalid; it must be in Uri format.

• Neden: Batch URL'leri şuna benzer olmalıdır: https://mybatchaccount.eastus.batch.azure.com

• Öneri: Hata açıklamasına bakın.

Hata kodu: 2510

• İleti: An error occurred while sending the request.

• Neden: Toplu iş URL'si geçersiz.

• Öneri: Toplu iş URL'sini doğrulayın.

HDInsight

Hata kodu: 206

• İleti: The batch ID for Spark job is invalid. Please retry your job.

• Neden: Hizmette bu hataya neden olan bir iç sorun oluştu.

• Öneri: Bu sorun geçici olabilir. bir süre sonra işinizi yeniden deneyin.

Hata kodu: 207

• İleti: Could not determine the region from the provided storage account. Please try using another primary storage account for the on demand HDI.

• Neden: Birincil depolama hesabından bölgeyi belirlemeye çalışırken bir iç hata oluştu.

• Öneri: Başka bir depolama alanı deneyin.

Hata kodu: 208

• İleti: Service Principal or the MSI authenticator are not instantiated. Please consider providing a Service Principal in the HDI on demand linked service which has permissions to create an HDInsight cluster in the provided subscription and try again.

• Neden: Hizmet Sorumlusu okunmaya veya MSI kimlik doğrulaması örneği oluşturmaya çalışılıyorken bir iç hata oluştu.

• Öneri: Sağlanan abonelikte HDInsight kümesi oluşturma izinlerine sahip bir hizmet sorumlusu sağlamayı ve yeniden deneyin. Kimlikleri Yönet'in doğru ayarlandığını doğrulayın.

Hata kodu: 2300

• İleti: Failed to submit the job '%jobId;' to the cluster '%cluster;'. Error: %errorMessage;.

• Neden: Hata iletisine The remote name could not be resolved.benzer bir ileti var. Sağlanan küme URI'si geçersiz olabilir.

• Öneri: Kümenin silinmediğini ve sağlanan URI'nin doğru olduğunu doğrulayın. URI'yi tarayıcıda açtığınızda Ambari kullanıcı arabirimini görmeniz gerekir. Küme bir sanal ağdaysa, URI özel URI olmalıdır. Açmak için aynı sanal ağın parçası olan bir Sanal Makine (VM) kullanın.

  Daha fazla bilgi için bkz . Apache Hadoop hizmetlerine doğrudan bağlanma.

• Neden: Hata iletisi benzer A task was canceled.bir ileti içeriyorsa, iş gönderimi zaman aşımına uğradı.

• Öneri: Sorun genel HDInsight bağlantısı veya ağ bağlantısı olabilir. İlk olarak HDInsight Ambari kullanıcı arabiriminin herhangi bir tarayıcıdan kullanılabilir olduğunu onaylayın. Ardından kimlik bilgilerinizin hala geçerli olup olmadığını denetleyin.

  Şirket içinde barındırılan tümleşik çalışma zamanı (IR) kullanıyorsanız, bu adımı şirket içinde barındırılan IR'nin yüklü olduğu VM'den veya makineden gerçekleştirin. Ardından işi göndermeyi yeniden deneyin.

  Daha fazla bilgi için Ambari Web Kullanıcı Arabirimi'ne bakın.

• Neden: Hata iletisi veya Unauthorized: Ambari user name or password is incorrectgibi User admin is locked out in Ambari bir ileti içeriyorsa HDInsight kimlik bilgileri yanlıştır veya süresi dolmuş olur.

• Öneri: Kimlik bilgilerini düzeltin ve bağlı hizmeti yeniden dağıtın. İlk olarak, küme URI'sini herhangi bir tarayıcıda açıp oturum açmaya çalışarak kimlik bilgilerinin HDInsight üzerinde çalıştığını doğrulayın. Kimlik bilgileri işe yaramazsa Bunları Azure portalından sıfırlayabilirsiniz.

  ESP kümesi için self servis parola sıfırlama yoluyla parolayı sıfırlayın.

• Neden: Hata iletisi benzer 502 - Web server received an invalid response while acting as a gateway or proxy serverbir ileti içeriyorsa, bu hata HDInsight hizmeti tarafından döndürülür.

• Öneri: Ambari Server işleminiz kapatıldığında genellikle bir 502 hatası oluşur. Baş düğümü yeniden başlatarak Ambari Hizmetleri'ni yeniden başlatabilirsiniz.

  1. SSH kullanarak HDInsight'ta düğümlerinizden birine Bağlan.

  2. komutunu çalıştırarak ping headnodehostetkin baş düğüm konağınızı tanımlayın.

  3. Ambari Server, SSH kullanarak etkin baş düğümünde yer alırken etkin baş düğümünüze Bağlan.

  4. Etkin baş düğümünü yeniden başlatın.

     Daha fazla bilgi için Azure HDInsight sorun giderme belgelerine bakın. Örneğin:

     • Ambari kullanıcı arabirimi 502 hatası
     • Apache Spark thrift sunucusu için RpcTimeoutException
     • Application Gateway'de hatalı ağ geçidi hatalarını giderme.

• Neden: Hata iletisi veya Queue root.joblauncher already has 500 applications, cannot accept submission of applicationgibi Unable to service the submit job request as templeton service is busy with too many submit job requests bir ileti içeriyorsa HDInsight'a aynı anda çok fazla iş gönderiliyor.

• Öneri: HDInsight'a gönderilen eşzamanlı iş sayısını sınırlayın. İşler aynı etkinlik tarafından gönderiliyorsa etkinlik eşzamanlılığı bölümüne bakın. Eşzamanlı işlem hattı çalıştırmalarının zamana yayılması için tetikleyicileri değiştirin.

  Hatanın önerdiği şekilde ayarlamak templeton.parallellism.job.submit için HDInsight belgelerine bakın.

Hata kodu: 2301

• İleti: Could not get the status of the application '%physicalJobId;' from the HDInsight service. Received the following error: %message;. Please refer to HDInsight troubleshooting documentation or contact their support for further assistance.

• Neden: HDInsight kümesinde veya hizmetinde sorunlar var.

• Öneri: Bu hata, çalışan işin durumunu istemeye çalışırken hizmet HDInsight kümesinden yanıt almadığında oluşur. Bu sorun kümenin kendisinde olabilir veya HDInsight hizmetinde bir kesinti olabilir.

  HDInsight sorun giderme belgelerine bakın veya daha fazla yardım için Microsoft desteğine başvurun.

Hata kodu: 2302

• İleti: Hadoop job failed with exit code '%exitCode;'. See '%logPath;/stderr' for more details. Alternatively, open the Ambari UI on the HDI cluster and find the logs for the job '%jobId;'. Contact HDInsight team for further support.

• Neden: İş HDI kümesine gönderildi ve orada başarısız oldu.

• Öneri:

1. Ambari kullanıcı arabirimini denetleyin:
   1. Tüm hizmetlerin hala çalıştığından emin olun.
   2. Ambari kullanıcı arabiriminde panonuzdaki uyarı bölümünü denetleyin.
      1. Uyarılar ve uyarı çözümleri hakkında daha fazla bilgi için bkz . Kümeyi Yönetme ve İzleme.
   3. YARN belleğinizi gözden geçirin. YARN belleğiniz yüksekse, işlerinizin işlenmesi gecikebilir. Spark uygulamanıza/işinize yetecek kaynaklarınız yoksa, kümenin yeterli belleği ve çekirdeği olduğundan emin olmak için kümenin ölçeğini artırın.
2. Örnek test işi çalıştırma.
   1. HDInsight arka uçta aynı işi çalıştırırsanız başarılı olup olmadığını denetleyin. Örnek çalıştırma örnekleri için bkz . HDInsight'ta bulunan MapReduce örneklerini çalıştırma
3. İş HDInsight'ta hala başarısız olduysa, Destek için sağlayabilecekleri uygulama günlüklerini ve bilgilerini denetleyin:
   1. İşin YARN'a gönderilip gönderilmediğini denetleyin. İş yarn'a gönderilmediyse kullanın --master yarn.
   2. Uygulamanın yürütülmesi tamamlandıysa YARN Uygulamasının başlangıç ve bitiş saatini toplayın. Uygulama yürütmeyi tamamlamadıysa Başlangıç saati/Başlatma zamanı'nı toplayın.
   3. ile yarn logs -applicationId <Insert_Your_Application_ID>uygulama günlüğünü denetleyin ve toplayın.
   4. Dizinin altındaki /var/log/hadoop-yarn/yarn yarn Resource Manager günlüklerini denetleyin ve toplayın.
   5. Bu adımlar sorunu çözmek için yeterli değilse destek için Azure HDInsight ekibine başvurun ve yukarıdaki günlükleri ve zaman damgalarını sağlayın.

Hata kodu: 2303

• İleti: Hadoop job failed with transient exit code '%exitCode;'. See '%logPath;/stderr' for more details. Alternatively, open the Ambari UI on the HDI cluster and find the logs for the job '%jobId;'. Try again or contact HDInsight team for further support.

• Neden: İş HDI kümesine gönderildi ve orada başarısız oldu.

• Öneri:

1. Ambari kullanıcı arabirimini denetleyin:
   1. Tüm hizmetlerin hala çalıştığından emin olun.
   2. Ambari kullanıcı arabiriminde panonuzdaki uyarı bölümünü denetleyin.
      1. Uyarılar ve uyarı çözümleri hakkında daha fazla bilgi için bkz . Kümeyi Yönetme ve İzleme.
   3. YARN belleğinizi gözden geçirin. YARN belleğiniz yüksekse, işlerinizin işlenmesi gecikebilir. Spark uygulamanıza/işinize yetecek kaynaklarınız yoksa, kümenin yeterli belleği ve çekirdeği olduğundan emin olmak için kümenin ölçeğini artırın.
2. Örnek test işi çalıştırma.
   1. HDInsight arka uçta aynı işi çalıştırırsanız başarılı olup olmadığını denetleyin. Örnek çalıştırma örnekleri için bkz . HDInsight'ta bulunan MapReduce örneklerini çalıştırma
3. İş HDInsight'ta hala başarısız olduysa, Destek için sağlayabilecekleri uygulama günlüklerini ve bilgilerini denetleyin:
   1. İşin YARN'a gönderilip gönderilmediğini denetleyin. İş yarn'a gönderilmediyse kullanın --master yarn.
   2. Uygulamanın yürütülmesi tamamlandıysa YARN Uygulamasının başlangıç ve bitiş saatini toplayın. Uygulama yürütmeyi tamamlamadıysa Başlangıç saati/Başlatma zamanı'nı toplayın.
   3. ile yarn logs -applicationId <Insert_Your_Application_ID>uygulama günlüğünü denetleyin ve toplayın.
   4. Dizinin altındaki /var/log/hadoop-yarn/yarn yarn Resource Manager günlüklerini denetleyin ve toplayın.
   5. Bu adımlar sorunu çözmek için yeterli değilse destek için Azure HDInsight ekibine başvurun ve yukarıdaki günlükleri ve zaman damgalarını sağlayın.

Hata kodu: 2304

• İleti: MSI authentication is not supported on storages for HDI activities.

• Neden: HDInsight (HDI) bağlı hizmetinde veya HDI etkinliğinde kullanılan depolama bağlı hizmetleri, desteklenmeyen bir MSI kimlik doğrulamasıyla yapılandırılır.

• Öneri: HDI bağlı hizmetinde veya HDI etkinliğinde kullanılan depolama hesapları için tam bağlantı dizesi sağlayın.

Hata kodu: 2305

• İleti: Failed to initialize the HDInsight client for the cluster '%cluster;'. Error: '%message;'

• Neden: HDI kümesi için bağlantı bilgileri yanlış, sağlanan kullanıcının gerekli eylemi gerçekleştirme izinleri yok veya HDInsight hizmetinde hizmetten gelen isteklere yanıt verme sorunları var.

• Öneri: Kullanıcı bilgilerinin doğru olduğunu ve HDI kümesi için Ambari kullanıcı arabiriminin IR'nin yüklü olduğu VM'den (şirket içinde barındırılan IR için) bir tarayıcıda açılabilir veya herhangi bir makineden açılabilir (Azure IR için).

Hata kodu: 2306

• İleti: An invalid json is provided for script action '%scriptActionName;'. Error: '%message;'

• Neden: Betik eylemi için sağlanan JSON geçersiz.

• Öneri: Hata iletisi sorunu tanımlamaya yardımcı olmalıdır. json yapılandırmasını düzeltin ve yeniden deneyin.

  Daha fazla bilgi için Azure HDInsight isteğe bağlı bağlı hizmetine bakın.

Hata kodu: 2310

• İleti: Failed to submit Spark job. Error: '%message;'

• Neden: Hizmet, Livy API(livy/batch) kullanarak Spark kümesinde toplu iş oluşturmaya çalıştı, ancak bir hata aldı.

• Öneri: Sorunu düzeltmek için hata iletisini izleyin. Çözümlenmesi için yeterli bilgi yoksa HDI ekibine başvurun ve hizmet İzleme sayfasındaki etkinlik çalıştırması Çıktısı'nda bulunabilecek toplu iş kimliği ve iş kimliğini sağlayın. Daha fazla sorun gidermek için toplu işin tam günlüğünü toplayın.

  Tam günlüğü toplama hakkında daha fazla bilgi için bkz . Toplu işin tam günlüğünü alma.

Hata kodu: 2312

• İleti: Spark job failed, batch id:%batchId;. Please follow the links in the activity run Output from the service Monitoring page to troubleshoot the run on HDInsight Spark cluster. Please contact HDInsight support team for further assistance.

• Neden: İş HDInsight Spark kümesinde başarısız oldu.

• Öneri: HDInsight Spark kümesinde çalıştırma sorunlarını gidermek için hizmet İzleme sayfasındaki etkinlik çalıştırması Çıktısı'ndaki bağlantıları izleyin. Daha fazla yardım için HDInsight destek ekibine başvurun.

  Tam günlüğü toplama hakkında daha fazla bilgi için bkz . Toplu işin tam günlüğünü alma.

Hata kodu: 2313

• İleti: The batch with ID '%batchId;' was not found on Spark cluster. Open the Spark History UI and try to find it there. Contact HDInsight support for further assistance.

• Neden: Toplu iş HDInsight Spark kümesinde silindi.

• Öneri: HDInsight Spark kümesindeki toplu işlemlerin sorunlarını giderme. Daha fazla yardım için HDInsight desteğine başvurun.

  Tam günlüğü toplama hakkında daha fazla bilgi için bkz . Toplu işin tam günlüğünü alma ve daha fazla yardım için tam günlüğü HDInsight desteğiyle paylaşma.

Hata kodu: 2328

• İleti: Failed to create the on demand HDI cluster. Cluster or linked service name: '%clusterName;', error: '%message;'

• Neden: Hata iletisi, neyin yanlış gittiğinin ayrıntılarını göstermelidir.

• Öneri: Hata iletisi sorunu gidermeye yardımcı olmalıdır.

Hata kodu: 2329

• İleti: Failed to delete the on demand HDI cluster. Cluster or linked service name: '%clusterName;', error: '%message;'

• Neden: Hata iletisi, neyin yanlış gittiğinin ayrıntılarını göstermelidir.

• Öneri: Hata iletisi sorunu gidermeye yardımcı olmalıdır.

Hata kodu: 2331

• İleti: The file path should not be null or empty.

• Neden: Sağlanan dosya yolu boş.

• Öneri: Var olan bir dosya için bir yol sağlayın.

Hata kodu: 2340

• İleti: HDInsightOnDemand linked service does not support execution via SelfHosted IR. Your IR name is '%IRName;'. Please select an Azure IR instead.

• Neden: HDInsightOnDemand bağlı hizmeti SelfHosted IR aracılığıyla yürütmeyi desteklemez.

• Öneri: Bir Azure IR seçin ve yeniden deneyin.

Hata kodu: 2341

• İleti: HDInsight cluster URL '%clusterUrl;' is incorrect, it must be in URI format and the scheme must be 'https'.

• Neden: Sağlanan URL doğru biçimde değil.

• Öneri: Küme URL'sini düzeltin ve yeniden deneyin.

Hata kodu: 2342

• İleti: Failed to connect to HDInsight cluster: '%errorMessage;'.

• Neden: Sağlanan kimlik bilgileri küme için yanlış ya da bir ağ yapılandırması veya bağlantı sorunu vardı ya da IR kümeye bağlanırken sorun yaşıyor.

• Öneri:

  1. HDInsight kümesinin Ambari kullanıcı arabirimini tarayıcıda açarak kimlik bilgilerinin doğru olduğunu doğrulayın.

  2. Küme Sanal Ağ (VNet) içindeyse ve şirket içinde barındırılan bir IR kullanılıyorsa, HDI URL'si sanal ağlardaki özel URL olmalıdır ve küme adından sonra listelenmiş olmalıdır-int.

     Örneğin, olarak https://mycluster-int.azurehdinsight.net/değiştirinhttps://mycluster.azurehdinsight.net/. sonrasını myclusterancak öncesini -int not edin.azurehdinsight.net

  3. Küme sanal ağdaysa, şirket içinde barındırılan IR kullanılır ve özel URL kullanılır ve yine de bağlantı yine de başarısız olursa, IR'nin yüklendiği VM'de HDI'ye bağlanırken sorun yaşanıyordur.

     IR'nin yüklü olduğu VM'ye Bağlan ve Ambari kullanıcı arabirimini bir tarayıcıda açın. Küme için özel URL'yi kullanın. Bu bağlantının tarayıcıdan çalışması gerekir. Aksi takdirde, daha fazla yardım için HDInsight destek ekibine başvurun.

  4. Şirket içinde barındırılan IR kullanılmıyorsa HDI kümesine genel erişim sağlanmalıdır. Tarayıcıda Ambari kullanıcı arabirimini açın ve açılıp açılmadığını denetleyin. Kümede veya kümedeki hizmetlerde herhangi bir sorun varsa yardım için HDInsight destek ekibine başvurun.

     Test bağlantısının geçirilebilmesi ve çalıştırmaların çalışması için bağlı hizmette kullanılan HDI kümesi URL'sine IR (şirket içinde barındırılan veya Azure) erişilebilir olmalıdır. Bu durum, URL'yi bir tarayıcıdan VM'den veya herhangi bir genel makineden açarak doğrulanabilir.

Hata kodu: 2343

• İleti: User name and password cannot be null or empty to connect to the HDInsight cluster.

• Neden: Kullanıcı adı veya parola boş.

• Öneri: HDI'ye bağlanmak için doğru kimlik bilgilerini sağlayın ve yeniden deneyin.

Hata kodu: 2345

• İleti: Failed to read the content of the hive script. Error: '%message;'

• Neden: Betik dosyası yok veya hizmet betiğin konumuna bağlanamadı.

• Öneri: Betiğin mevcut olduğunu ve ilişkili bağlı hizmetin bağlantı için uygun kimlik bilgilerine sahip olduğunu doğrulayın.

Hata kodu: 2346

• İleti: Failed to create ODBC connection to the HDI cluster with error message '%message;'.

• Neden: Hizmet, HDI kümesine Açık Veritabanı Bağlan ivity (ODBC) bağlantısı kurmaya çalıştı ve bir hatayla başarısız oldu.

• Öneri:

  1. ODBC/Java Veritabanı Bağlan ivity (JDBC) bağlantınızı doğru ayarladığınızı onaylayın.
     1. JDBC için, aynı sanal ağı kullanıyorsanız şu bağlantıdan alabilirsiniz:
        Hive -> Summary -> HIVESERVER2 JDBC URL
     2. Doğru JDBC'yi ayarladığınızdan emin olmak için bkz . HDInsight'ta JDBC sürücüsü aracılığıyla Apache Hive sorgulama.
     3. Açık Veritabanı (ODB) için bkz . Öğretici: Doğru kuruluma sahip olduğunuzdan emin olmak için Apache Hive'ı ODBC ve PowerShell ile sorgulama.
  2. Hiveserver2, Hive Meta Veri Deposu ve Hiveserver2 Interactive'in etkin ve çalışır durumda olduğunu doğrulayın.
  3. Ambari kullanıcı arabirimini (UI) denetleyin:
     1. Tüm hizmetlerin hala çalıştığından emin olun.
     2. Ambari kullanıcı arabiriminden panonuzdaki uyarı bölümünü denetleyin.
        1. Uyarılar ve uyarı çözümleri hakkında daha fazla bilgi için bkz . Kümeyi Yönetme ve İzleme .
  4. Bu adımlar sorunu çözmek için yeterli değilse Azure HDInsight ekibine başvurun.

Hata kodu: 2347

• İleti: Hive execution through ODBC failed with error message '%message;'.

• Neden: Hizmet, ODBC bağlantısı aracılığıyla HDI kümesine yürütülmek üzere hive betiğini gönderdi ve betik HDI'de başarısız oldu.

• Öneri:

  1. ODBC/Java Veritabanı Bağlan ivity (JDBC) bağlantınızı doğru ayarladığınızı onaylayın.
     1. JDBC için, aynı sanal ağı kullanıyorsanız şu bağlantıdan alabilirsiniz:
        Hive -> Summary -> HIVESERVER2 JDBC URL
     2. Doğru JDBC'yi ayarladığınızdan emin olmak için bkz . HDInsight'ta JDBC sürücüsü aracılığıyla Apache Hive sorgulama.
     3. Açık Veritabanı (ODB) için bkz . Öğretici: Doğru kuruluma sahip olduğunuzdan emin olmak için Apache Hive'ı ODBC ve PowerShell ile sorgulama.
  2. Hiveserver2, Hive Meta Veri Deposu ve Hiveserver2 Interactive'in etkin ve çalışır durumda olduğunu doğrulayın.
  3. Ambari kullanıcı arabirimini (UI) denetleyin:
     1. Tüm hizmetlerin hala çalıştığından emin olun.
     2. Ambari kullanıcı arabiriminden panonuzdaki uyarı bölümünü denetleyin.
        1. Uyarılar ve uyarı çözümleri hakkında daha fazla bilgi için bkz . Kümeyi Yönetme ve İzleme .
  4. Bu adımlar sorunu çözmek için yeterli değilse Azure HDInsight ekibine başvurun.

Hata kodu: 2348

• İleti: The main storage has not been initialized. Please check the properties of the storage linked service in the HDI linked service.

• Neden: Depolama bağlı hizmet özellikleri doğru ayarlanmadı.

• Öneri: HDI etkinlikleri için ana depolama bağlı hizmetinde yalnızca tam bağlantı dizesi desteklenir. MSI yetkilendirmelerini veya uygulamalarını kullanmadığınızdan emin olun.

Hata kodu: 2350

• İleti: Failed to prepare the files for the run '%jobId;'. HDI cluster: '%cluster;', Error: '%errorMessage;'

• Neden: Dosyaların bulunması gereken depolama alanına bağlanmak için sağlanan kimlik bilgileri yanlış veya dosyalar orada yok.

• Öneri: Bu hata, hizmet HDI etkinliklerine hazırlanırken ve işi HDI'ye göndermeden önce dosyaları ana depolamaya kopyalamaya çalıştığında oluşur. Dosyaların sağlanan konumda mevcut olup olmadığını ve depolama bağlantısının doğru olup olmadığını denetleyin. HDI etkinlikleri HDI etkinlikleriyle ilgili depolama hesaplarında MSI kimlik doğrulamasını desteklemediğinden, bu bağlı hizmetlerin tam anahtarlara sahip olduğunu veya Azure Key Vault kullandığını doğrulayın.

Hata kodu: 2351

• İleti: Could not open the file '%filePath;' in container/fileSystem '%container;'.

• Neden: Dosya belirtilen yolda yok.

• Öneri: Dosyanın gerçekten var olup olmadığını ve bu dosyayı işaret eden bağlantı bilgilerine sahip bağlı hizmetin doğru kimlik bilgilerine sahip olup olmadığını denetleyin.

Hata kodu: 2352

• İleti: The file storage has not been initialized. Please check the properties of the file storage linked service in the HDI activity.

• Neden: Dosya depolama bağlı hizmet özellikleri doğru ayarlanmadı.

• Öneri: Dosya depolama bağlı hizmetinin özelliklerinin düzgün yapılandırıldığını doğrulayın.

Hata kodu: 2353

• İleti: The script storage has not been initialized. Please check the properties of the script storage linked service in the HDI activity.

• Neden: Betik depolama bağlı hizmet özellikleri doğru ayarlanmadı.

• Öneri: Betik depolama bağlı hizmetinin özelliklerinin düzgün yapılandırıldığını doğrulayın.

Hata kodu: 2354

• İleti: The storage linked service type '%linkedServiceType;' is not supported for '%executorType;' activities for property '%linkedServicePropertyName;'.

• Neden: Depolama bağlı hizmet türü etkinlik tarafından desteklenmiyor.

• Öneri: Seçili bağlı hizmetin etkinlik için desteklenen türlerden birine sahip olduğunu doğrulayın. HDI etkinlikleri AzureBlob Depolama ve AzureBlobFS Depolama bağlı hizmetleri destekler.

  Daha fazla bilgi için bkz . Azure HDInsight kümeleri ile kullanılacak depolama seçeneklerini karşılaştırma

Hata kodu: 2355

• İleti: The '%value' provided for commandEnvironment is incorrect. The expected value should be an array of strings where each string has the format CmdEnvVarName=CmdEnvVarValue.

• Neden: için commandEnvironment sağlanan değer yanlış.

• Öneri: Sağlanan değerin şuna benzer olduğunu doğrulayın:

  \"variableName=variableValue\"
  ]
  

  Ayrıca, her değişkenin listede yalnızca bir kez göründüğünü doğrulayın.

Hata kodu: 2356

• İleti: The commandEnvironment already contains a variable named '%variableName;'.

• Neden: için commandEnvironment sağlanan değer yanlış.

• Öneri: Sağlanan değerin şuna benzer olduğunu doğrulayın:

  \"variableName=variableValue\"
  ]
  

  Ayrıca, her değişkenin listede yalnızca bir kez göründüğünü doğrulayın.

Hata kodu: 2357

• İleti: The certificate or password is wrong for ADLS Gen 1 storage.

• Neden: Sağlanan kimlik bilgileri yanlış.

• Öneri: ADLS 1. Nesil'deki bağlantı bilgilerinin hizmete bağlı olduğunu ve test bağlantısının başarılı olduğunu doğrulayın.

Hata kodu: 2358

• İleti: The value '%value;' for the required property 'TimeToLive' in the on demand HDInsight linked service '%linkedServiceName;' has invalid format. It should be a timespan between '00:05:00' and '24:00:00'.

• Neden: Gerekli özellik TimeToLive için sağlanan değerin biçimi geçersiz.

• Öneri: Değeri önerilen aralığa güncelleştirin ve yeniden deneyin.

Hata kodu: 2359

• İleti: The value '%value;' for the property 'roles' is invalid. Expected types are 'zookeeper', 'headnode', and 'workernode'.

• Neden: Özelliği roles için sağlanan değer geçersiz.

• Öneri: Değeri önerilerden biri olacak şekilde güncelleştirin ve yeniden deneyin.

Hata kodu: 2360

• İleti: The connection string in HCatalogLinkedService is invalid. Encountered an error while trying to parse: '%message;'.

• Neden: için HCatalogLinkedService sağlanan bağlantı dizesi geçersiz.

• Öneri: Değeri doğru bir Azure SQL bağlantı dizesi güncelleştirin ve yeniden deneyin.

Hata kodu: 2361

• İleti: Failed to create on demand HDI cluster. Cluster name is '%clusterName;'.

• Neden: Küme oluşturulamadı ve hizmet HDInsight hizmetinden bir hata alamadı.

• Öneri: Azure portalını açın ve sağlanan ada sahip HDI kaynağını bulmayı deneyin, ardından sağlama durumunu denetleyin. Daha fazla yardım için HDInsight destek ekibine başvurun.

Hata kodu: 2362

• İleti: Only Azure Blob storage accounts are supported as additional storages for HDInsight on demand linked service.

• Neden: Sağlanan ek depolama Alanı Azure Blob depolama alanı değildi.

• Öneri: HDInsight isteğe bağlı bağlı hizmeti için ek depolama alanı olarak bir Azure Blob depolama hesabı sağlayın.

HDInsight ESP kümesi kullanan bağlı hizmette SSL hatası

• İleti: Failed to connect to HDInsight cluster: 'ERROR [HY000] [Microsoft][DriverSupport] (1100) SSL certificate verification failed because the certificate is missing or incorrect.'

• Neden: Sorun büyük olasılıkla Sistem Güveni Deposu ile ilgilidir.

• Çözüm: Microsoft Integration Runtime\4.0\Shared\ODBC Drivers\Microsoft Hive ODBC Sürücüsü\lib yoluna gidebilir ve ayarı değiştirmek için DriverConfiguration64.exe dosyasını açabilirsiniz.

  

HDI etkinliği kümeye hazırlanırken takıldı

HDI etkinliği kümeye hazırlanırken takıldıysa aşağıdaki yönergeleri izleyin:

1. Zaman aşımının aşağıda açıklanandan büyük olduğundan emin olun ve yürütmenin tamamlanmasını veya zaman aşımına uğramasını bekleyin ve yeni işleri göndermeden önce Yaşam Süresi (TTL) süresini bekleyin.

   Kümeyi çalıştırmak için gereken varsayılan en uzun süre 2 saattir ve herhangi bir başlatma betiğiniz varsa, 2 saate kadar eklenir.

2. Depolama ve HDI'nin aynı bölgede sağlandığından emin olun.

3. HDI kümesine erişmek için kullanılan hizmet sorumlusunun geçerli olduğundan emin olun.

4. Sorun devam ederse, geçici bir çözüm olarak HDI bağlı hizmetini silin ve yeni bir adla yeniden oluşturun.

Web Etkinliği

Hata Kodu: 2001

• İleti: The length of execution output is over limit (around 4MB currently).

• Neden: Yürütme çıkışının boyutu 4 MB'tan büyük ancak desteklenen çıktı yanıtı yük boyutu üst sınırı 4 MB'tır.

• Öneri: Yürütme çıktısı boyutunun 4 MB'ı aşmadığından emin olun. Daha fazla bilgi için bkz . Azure Data Factory kullanarak taşınan verilerin boyutunu genişletme.

Hata Kodu: 2002

• İleti: The payload including configurations on activity/dataSet/linked service is too large. Please check if you have settings with very large value and try to reduce its size.

• Neden: Göndermeye çalıştığınız yük çok büyük.

• Öneri: Yük çok büyük konusuna bakın.

Hata Kodu: 2003

• İleti: There are substantial concurrent external activity executions which is causing failures due to throttling under subscription <subscription id>, region <region code> and limitation <current limit>. Please reduce the concurrent executions. For limits, refer https://aka.ms/adflimits.

• Neden: Eşzamanlı olarak çok fazla etkinlik çalışıyor. Aynı anda çok fazla işlem hattı tetiklendiğinde bu durum oluşabilir.

• Öneri: İşlem hattı eşzamanlılığını azaltma. İşlem hatlarınızın tetikleyici süresini dağıtmanız gerekebilir.

Hata Kodu: 2010

• İleti: The Self-hosted Integration Runtime ‘<SHIR name>’ is offline

• Neden: Şirket içinde barındırılan tümleştirme çalışma zamanı çevrimdışı veya Azure tümleştirme çalışma zamanının süresi doldu veya kaydedilmedi.

• Öneri: Şirket içinde barındırılan tümleştirme çalışma zamanınızın çalışır durumda olduğundan emin olun. Daha fazla bilgi için şirket içinde barındırılan tümleştirme çalışma zamanı sorunlarını giderme bölümüne bakın.

Hata Kodu: 2105

• İleti: The value type '<provided data type>', in key '<key name>' is not expected type '<expected data type>'

• Neden: Dinamik içerik ifadesinde oluşturulan veriler anahtarla eşleşmiyor ve JSON ayrıştırma hatasına neden oluyor.

• Öneri: Anahtar alanına bakın ve dinamik içerik tanımını düzeltin.

Hata kodu: 2108

• İleti: Error calling the endpoint '<URL>'. Response status code: 'NA - Unknown'. More details: Exception message: 'NA - Unknown [ClientSideException] Invalid Url: <URL>. Please verify Url or integration runtime is valid and retry. Localhost URLs are allowed only with SelfHosted Integration Runtime'

• Neden: Sağlanan URL'ye ulaşılamıyor. Bunun nedeni bir ağ bağlantısı sorunu olması, URL'nin çözümlenememiş olması veya Azure tümleştirme çalışma zamanında localhost URL'si kullanılması olabilir.

• Öneri: Sağlanan URL'nin erişilebilir olduğunu doğrulayın.

• İleti: Error calling the endpoint '%url;'. Response status code: '%code;'

• Neden: ağ bağlantısı, DNS hatası, sunucu sertifikası doğrulaması veya zaman aşımı gibi temel alınan bir sorun nedeniyle istek başarısız oldu.

• Öneri: İsteği doğrulamak için Fiddler/Postman/Netmon/Wireshark kullanın.

  Fiddler kullanma

  fiddler kullanarak izlenen web uygulamasının HTTP oturumunu oluşturmak için:

  1. Fiddler'ı indirin, yükleyin ve açın.

  2. Web uygulamanız HTTPS kullanıyorsa Araçlar>Fiddler Seçenekleri>HTTPS'ye gidin.

     1. HTTPS sekmesinde hem HTTPS CONNECTs Yakala'yı hem de HTTPS trafiğinin şifresini çözmeyi seçin.

        

  3. Uygulamanız TLS/SSL sertifikaları kullanıyorsa Fiddler sertifikasını cihazınıza ekleyin.

     Şuraya gidin: Araçlar>Fiddler Seçenekleri>HTTPS>Eylemleri>Kök Sertifikayı Masaüstüne Aktar.

  4. Dosya>Yakalama Trafiği'ne giderek yakalamayı kapatın. Veya F12 tuşuna basın.

  5. Önbelleğe alınan tüm öğelerin kaldırılması ve yeniden indirilmesi için tarayıcınızın önbelleğini temizleyin.

  6. İstek oluşturma:

  7. Oluşturucu sekmesini seçin.

     1. HTTP yöntemini ve URL'yi ayarlayın.

     2. Gerekirse üst bilgileri ve istek gövdesini ekleyin.

     3. Yürüt'ü seçin.

  8. Trafik yakalamayı yeniden açın ve sayfanızdaki sorunlu işlemi tamamlayın.

  9. Şuraya gidin: Dosya>Tüm Oturumları Kaydet.>

  Daha fazla bilgi için bkz . Fiddler'ı kullanmaya başlama.

Hata Kodu: 2113

• İleti: ExtractAuthorizationCertificate: Unable to generate a certificate from a Base64 string/password combination

• Neden: Base64 dize/parola bileşiminden sertifika oluşturulamıyor.

• Öneri: Kullandığınız Base64 kodlanmış PFX sertifikası ve parola bileşiminin doğru girildiğini doğrulayın.

Hata Kodu: 2403

• İleti: Get access token from MSI failed for Datafactory <DF mname>, region <region code>. Please verify resource url is valid and retry.

• Neden: Sağlanan kaynak URL'sinden erişim belirteci alınamıyor.

• Öneri: Yönetilen kimliğiniz için doğru kaynak URL'sini sağladığınızı doğrulayın.

Genel

REST devamlılık belirteci NULL hatası

Hata iletisi: {"token":null,"range":{"min":..}

Neden: Birden çok bölüm/sayfa arasında sorgu yaparken, arka uç hizmeti JObject biçiminde 3 özellik içeren devamlılık belirtecini döndürür: belirteç, min ve maksimum anahtar aralıkları, örneğin, {"token":null,"range":{"min":"05C1E9AB0DAD76","max":"05C1E9CD67398"}}). Kaynak verilere bağlı olarak, sorgu 0 sonucu belirtecin eksik olduğunu ancak getirebileceğiniz daha fazla veri olduğunu gösterebilir.

Öneri: continuationToken null değilse, {"token":null,"range":{"min":"05C1E9AB0DAD76","max":"05C1E9CD673398"}} dizesi olarak queryActivityRuns API'sini önceki yanıttaki devamlılık belirteciyle yeniden çağırmak gerekir. Sorgu API'sinin tam dizesini yeniden geçirmeniz gerekir. Etkinlikler, sorgu sonucu için sonraki sayfalarda döndürülür. Bu sayfada boş bir dizi olduğunu yoksamalısınız, tam continuationToken değeri != null olduğu sürece sorgulamaya devam etmeniz gerekir. Daha fazla ayrıntı için lütfen işlem hattı çalıştırma sorgusu için REST API'ye bakın.

Etkinlik takılması sorunu

Etkinliğin neredeyse hiç ilerleme olmadan normal çalıştırmalarınızdan çok daha uzun çalıştığını gözlemlerseniz, takılmış olabilir. İptal etmeyi deneyebilir ve yardımcı olup olmadığını görmek için yeniden deneyebilirsiniz. Bu bir kopyalama etkinliğiyse, kopyalama etkinliği performansı sorunlarını giderme bölümünden performans izleme ve sorun giderme hakkında bilgi edinebilirsiniz. Bu bir veri akışıysa Veri akışları performansını eşleme ve ayarlama kılavuzundan bilgi edinebilirsiniz.

Yük çok büyük

Hata iletisiThe payload including configurations on activity/dataSet/linked service is too large. Please check if you have settings with very large value and try to reduce its size.:

Neden: Her etkinlik çalıştırmasının yükü etkinlik yapılandırmasını, varsa ilişkili veri kümelerini ve bağlı hizmet yapılandırmalarını ve etkinlik türü başına oluşturulan sistem özelliklerinin küçük bir bölümünü içerir. Data Factory ve Azure Synapse Analytics için Azure sınırları belgelerinde belirtildiği gibi bu yük boyutu sınırı 896 KB'tır.

Öneri: Özellikle gerçek verileri denetim akışındaki etkinlikler arasında geçirirseniz, büyük olasılıkla yukarı akış etkinliği çıkışından veya dıştan bir veya daha fazla büyük parametre değeri geçirdiğiniz için bu sınıra ulaşırsınız. Büyük parametre değerlerinin boyutunu küçültebilir veya işlem hattı mantığınızı ayarlayarak bu değerleri etkinlikler arasında geçirmeyi önleyip etkinlik içinde işleyip işlemeyebileceğinizi denetleyin.

Desteklenmeyen sıkıştırma, dosyaların bozulmasına neden oluyor

Belirtiler: Blob kapsayıcısında depolanan bir dosyanın sıkıştırmasını açmaya çalışırsınız. İşlem hattındaki tek bir kopyalama etkinliğinin sıkıştırma türü "deflate64" (veya desteklenmeyen herhangi bir tür) olarak ayarlanmış bir kaynağı vardır. Bu etkinlik başarıyla çalıştırılır ve zip dosyasında bulunan metin dosyasını üretir. Ancak, dosyadaki metinle ilgili bir sorun var ve bu dosya bozuk görünüyor. Bu dosyanın sıkıştırması yerel olarak açıldığında sorun olmaz.

Neden: Zip dosyanız "deflate64" algoritması tarafından sıkıştırılırken, Azure Data Factory'nin iç zip kitaplığı yalnızca "deflate" öğesini destekler. Zip dosyası Windows sistemi tarafından sıkıştırılırsa ve genel dosya boyutu belirli bir sayıyı aşarsa, Windows varsayılan olarak Azure Data Factory'de desteklenmeyen "deflate64" kullanır. Öte yandan, dosya boyutu daha küçükse veya sıkıştırma algoritmasını belirtmeyi destekleyen bazı üçüncü taraf zip araçlarını kullanıyorsanız, Windows varsayılan olarak "deflate" kullanır.

Bahşiş

Aslında hem Azure Data Factory'de İkili biçim hem de Synapse Analytics ile Azure Data Factory ve Azure Synapse Analytics'te sınırlandırılmış metin biçimi, Azure Data Factory'de "deflate64" biçiminin desteklenmediğini açıkça belirtir.

İşlem Hattı Yürütme, dizi parametresini alt işlem hattına dize olarak geçirir

Hata iletisiOperation on target ForEach1 failed: The execution of template action 'MainForEach1' failed: the result of the evaluation of 'foreach' expression '@pipeline().parameters.<parameterName>' is of type 'String'. The result must be a valid array.:

Neden: İşlem Hattını Yürüt bölümünde aşağıdaki görüntüde gösterildiği gibi dizi türünde bir parametre oluştursanız bile işlem hattı başarısız olur.

Bunun nedeni yükün üst işlem hattından alt öğeye dize olarak geçirilmesidir. Alt işlem hattına geçirilen girişi denetlediğimizde bunu görebiliriz.

Öneri: Sorunu çözmek için aşağıdaki görüntüde gösterildiği gibi dizi oluşturma işlevinden yararlanabiliriz.

O zaman işlem hattımız başarılı olur. Giriş kutusunda geçirilen parametrenin bir dizi olduğunu görebiliriz.

İlgili içerik

Daha fazla sorun giderme yardımı için şu kaynakları deneyin:

• Data Factory blogu
• Data Factory özellik istekleri
• Data Factory için Stack Overflow forumu
• Data Factory hakkında Twitter bilgileri
• Azure videoları
• Microsoft Soru-Cevap soru sayfası