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似乎数据湖分析支持创建数据库，但我们也可以创建关系数据库吗？

是否可以在 Data Lake 中创建 Spark 作业而不是 U-SQL 作业？

我试图了解谷歌的大查询和 Azure 数据湖 U-SQL 之间的区别或优缺点。哪个更好 ？我已经详尽地搜索了最大的区别是什么，但找不到。

一种方法是下载文件并运行本地作业以获取错误详细信息。有时很难走这条路。是否有任何地方可以看到错误详细信息，因为门户网站或作业错误面板中显示的详细信息不完整，您无法找到失败的原因。

在处理 CSV 文件时，我收到关于最大字符串大小的错误。“字符串大小超过了允许的最大大小”。

我们非常频繁地提交 U-SQL 作业，并且我们看到了以前在 ADLA 中提交的作业列表。

我们看到 Data Lake 存储的总存储利用率正在与日俱增。我们提交的所有作业仅更新一个输出文件，大小约为 10 MB。

Data Lake 存储的当前存储利用率为 9.3 GB。我们认为这是由于之前的作业资源仍保存在数据湖中。我们应该解决这个问题还是应该在这里做点什么？

有没有办法自动化数据湖分析作业并按计划运行它们？

好的，这就是正在做的事情。我有一个执行以下操作的 U-SQL 脚本。

步骤 1. 在 txn 表“A”中插入一条记录，例如“PROCESSING STARTED”，记录步骤 2 的开始。步骤 2.从文件中提取步骤 3.使用步骤 2 中的行集插入表“B”。步骤4. INSERT a record into a txn table 'A' say "PROCESSING FINISHED"，记录步骤2的成功执行。

当我编写上述代码时，我希望上述步骤将按上述顺序执行。令我惊讶的是，事实并非如此，当我仔细研究代数时，我了解到查询优化器打乱了我所有的任务，并按如下方式运行它。

1. 所有提取物
2. 所有拆分、聚合、分区
3. 所有写入（如果您注意到有 2 个表正在插入）

所以我在这里的问题是如何确保 Step 2, Step 3 仅在 Step 1 之后执行？到目前为止，我并不在意第 4 步。我也可以按以下方式运行，但我希望还有其他选择。作业 1（步骤 1） 作业 2（步骤 2、3） 作业 3（步骤 4）

请问你能帮忙吗？

我正在使用 azure 数据湖工厂创建管道。Pipeline 有一个数据湖分析 U-SQL 活动。这曾经工作正常，但停止工作，说明我需要刷新凭证令牌。

当我再次自动化并部署时，我收到错误消息“配置失败。内部服务器错误。请求 ID：....”。

}

我尝试重新启动浏览器会话，创建新服务仍然失败。

还有什么我想念的吗？

我对 USQL 很陌生，想知道如何在 select 语句中将“日期时间”转换为“日期”。另外，我如何摆脱毫秒和上午/下午？我真的很感激这方面的任何帮助。谢谢你们。