线上hive使用环境出现了一个奇怪的问题,跑一段时间就报如下错误: FAILED: SemanticException MetaException(message:Exception thrown when executing query : SELECT A0.PART_NAME,A0.PART_NAME AS NUCORDER0 FROM PARTITIONS A0 LEFT OUTER JOIN TBLS B0 ON A0.TBL_ID = B0.TBL_ID LEFT OUTER JOI

Hive中小表与大表关联(join)的性能分析 [转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html] 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询.这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟. 多小的表算小表?如果所谓的小表在内存中放不下怎么办?我用2个只有几条记录的表做关联查询

Django报错:提交表单报错---RuntimeError: You called this URL via POST, but the URL doesn’t end in a slash and you have APPEND_SLASH set. django提交表单的时候报错 RuntimeError: You called this URL via POST, but the URL doesn’t end in a slash and you have APPEND_SLASH s

Django:提交表单报错:RuntimeError: You called this URL via POST, but the URL doesn’t end in a slash and you have APPEND_SLASH set. -解决方法: - RuntimeError: You called this URL via POST, but the URL doesn’t end in a slash and you have APPEND_SLASH set. 提示form的

呼叫结果(call_result)与销售历史(sale_history)的join优化: CALL_RESULT: 32亿条/444G SALE_HISTORY:17亿条/439G 原逻辑 Map: 3255 Reduce: 950 Cumulative CPU: 238867.84 sec HDFS Read: 587550313339 HDFS Write: 725372805057 SUCCESS 28.1MIN 开启中间结果压缩 set hive.exec.compress.interm

在进行使用hive查询表数据的时候,抛出异常 hive> select*from blackList;FAILED: SemanticException Unable to determine if hdfs://node1:8020/opt/hive/warehouse is encrypted: java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://node1:8020/opt/hive/warehouse, expected: hdfs:

启动hive-metastore和hive-server2 用beeline连接hive报错 [root@node04 hive]# beeline Beeline version 0.13.1-cdh5.3.0 by Apache Hive beeline> !connect jdbc:hive2://172.16.145.114:10000 hive scan complete in 3ms Connecting to jdbc:hive2://172.16.145.114:10000 En

是这样的,在学习郑莉老师的多文件结构和编译预处理命令章节时候,看到书里有这么一张图描述如下:#include指令作用是将指定的文件嵌入到当前源文件中#include指令所在的位置. 然后我就想5_10.cpp主程序直接include了point.cpp也可以吧(因为point.cpp里include了point.h,这样既有声明又有定义).没错,书中继续描述被嵌入的文件可以是.h文件,也同样可以是.cpp文件.但是当我在eclipse for c++环境里验证的时候却打脸了,让我一度怀疑是不是不

背景 最近在整合pyspark与hive,新安装spark-2.3.3以客户端的方式访问hive数据,运行方式使用spark on yarn,但是在配置spark读取hive数据的时候,这里直接把hive下的hive-site.xml复制到spark目录下,启动了一次spark,上面的问题就出现了. 网上的说法: hive元数据问题,需要重新初始化hive的元数据 但是这个方法肯定不适合我,因为仓库里的表不能受影响,上千张表呢,如果初始化了,所有表都要重新创建. 排查过程 * 首先查看服务器上/

事后测试了一下,一下方法就是垃圾,看看可以,别跟着学!!! 数据库重启后,问题依然暴露出来了,参数什么的都是扯,擦 记录一个困扰我好几天的问题.先贴上报错: space name jxtms/CostManage, which is outside the tablespace bounds. Byte offset 0, len 16384, i/o type read. If you get this error at mysqld startup, please check that yo

1.前言 在处理用户问题过程遇到一个问题.用户通过pg_dump导出 bytea 对象时,当行的大小超过 1G时,会报错: [v8r6c5b41@dbhost01 ~]$ sys_dump -t t1_bytea -f 1.dmp -U system testsys_dump: error: Dumping the contents of table "t1_bytea" failed: PQgetResult() failed.sys_dump: error: Error messa

# 故障描述: hive > , ) as uuid, count(distinct(request_body["uuid"])) as count from log_bftv_api where year= and month= and day= and request_body[ group by order by uuid; # hive 执行该HQL语句时报错信息如下:( 数据量小的时候没有问题 ) # 报错信息: MapReduce Total cumulative C

需求: 小表数据量20w条左右,大表数据量在4kw条左右,需要根据大表筛选出150w条左右的数据并关联更新小表中5k左右的数据. 性能问题: 对筛选条件中涉及的字段加index后,如下常规的update语句仍耗时半小时左右. UPDATE WMOCDCREPORT.DM_WM_TRADINGALL A SET ( A.RELATIONSHIPNO, A.PACKAGE ) = (SELECT B.RELATIONSHIPNO, CASE ' ' ' ') THEN 'BC' ') THEN 'P

#### sql语句报错问题 #1055 - Expression #3 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'cash.sdb_login_log.id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_gr

报错信息: Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) 尝试1: 仅修改Web.config中system.web的值 <system.web> <compilation debug="true" targetFramework="4.6.1" /> <httpRuntime maxRequestLength="1

在测试过程中,录制的脚本会做一些关联.在测试的过程中,常常出现关联失败的情况. 如果最后的结果有检查点,检查点失败而事务失败. 每次出现这样的情况,我都不知道如何办.为了不出现错误,我都在关联函数里面加一个notfound=warning或者不设置检查点. 但是这个问题到底要如何解决呢? 最后经过LOG分析,是由于参数中的登录名其中有一个文件不能够正常登录所报的错. 可是响应时间在运行过程中突然增大是何原因?该怎么分析呢? 可能是由于后台的FULL GC太频繁,造成的响应时间逐渐变长.

Specified key was too long; max key length is 767 bytes 此错误为hive 元数据mysql 字符集编码问题 如 show create table PARTITIONS ; utf-8会报上述错误. 要把CHARSET=utf-8 修改为 CHARSET=latin1: alter table PARTITIONS convert to character set latin1; 所以最好在hive 建库之初就设置好字符集编码 alter

对已存在的未分区的表进行分区 alter table test PARTITION BY RANGE(id) (PARTITION p1 VALUES LESS THAN (101),PARTITION p2 VALUES LESS THAN (201)  ) 提示错误: Table has no partition for value 201 原因是分区没有包含所有数据,改成: alter table test PARTITION BY RANGE(id) (PARTITION p1 VALU

hadoop 版本 2.6.0 hive版本 1.1.1 错误: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.hive.ql.ppd.ExprWalkerInfo.getConvertedNod…… 解决办法 1,修改Hive的配置文件conf/hive-site.xmlhive.optimize.ppd==false然后重启hadoop环境 2,hive命令行:执行set hive.optimize.ppd=false;

创建sql:         CREATE TABLESPACE TBSP_1 DATAFILE 'E:/oracle/product/10.2.0/tablespaces/weblogic.dbf'SIZE 10M; 但是出现了以下错误信息:         错误信息:         ORA-01119: 创建数据库文件 'E:/oracle/product/10.2.0/tablespaces/weblogic.dbf' 时出错         ORA-27040: 文件创建错误, 无法创

Failed with exception java.io.IOException:java.lang.IllegalArgumentException: java.net.URISyntaxException: Relative path in absolute URI: ${system:user.name%7D 执行 show tables:出现上面的错误. 错误原因修改 hive-site.xml 文件中的配置出现问题. # 编辑文件 vi hive-site.xml # 找到 hive