前面遇到过一次因为Hive中表被锁住了,导致定时任务一直失败.这两天又出现了表被锁,原因是连接hiveserver2过于频繁,mysql连接被打满,引发的连锁反应,导致我们的小时任务一直失败,下午重点注意到这个问题,才解决好. Hive中的锁 在执行insert into或insert overwrite任务时,中途手动将程序停掉,会出现卡死情况(无法提交MapReduce),只能执行查询操作,而drop insert操作均不可操作,无论执行多久,都会保持卡死状态. 查看Hive的中死锁,可以使

Hive字段中文乱码,如执行 show create table xxx 时,表级别注释.字段级别注释发现有乱码现象, 一般都是由hive 元数据库的配置不当造成的. 此时可按如下步骤进行配置调整: 登录hive的元数据库mysql中: 1.设置hive 元数据库字符集 show create database hive; 查看为utf8,需变更为latin1 alter database hive character set latin1; 2.更改如下表字段为字符集编码为 utf8 alte

字段有静态字段和非静态字段之分,它们的加载保存指令也是不一样的,并且非静态字段要生成this. 静态字段的加载加载静态字段的指令是Ldsfld.ilGenerator.Emit(OpCodes.Ldsfld, <FieldBuilder>);实际例子 ilGenerator.Emit(OpCodes.Ldsfld, areaFieldBuilder); ilGenerator.Emit(OpCodes.Call, writeStringLineMethod); 静态字段的保存保存静态字段的指令

Hive中数据加载失败:inode=:root:supergroup:drwxr-xr-x 在执行hive,数据加载的时候,遇到了一个错误,如下图: 在执行程序的过程中,遇到权限问题很正常,背后原理也不是很懂,但是通过修改配置,问题已经解决了. 解决方法:hadoop 的hdfs-site文件中添加以下内容,关闭权限检查 ,然后重启Hadoop集群,即解决了上述问题. <property> <name>dfs.permissions</name>         <

Hive中将文件加载到数据库表失败解决办法(hive创建表失败) 遇到的问题: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:Got exception: java.net.ConnectException Call From dblab-VirtualBox/127.0.1.1 to localhost:9000 failed o

1.点击进入NewForm.aspx页面,编辑页面,插入Script Editor WebPart,如下图: 2.插入后如下图,拖动AutoRecord WebPart到脚本编辑器上面,防止因为加载顺序的问题无法找到页面上的DOM: 3.在脚本编辑器中添加脚本的外部引用,和需要执行的方法,如下图: 4.去引用的外部脚本中,编写我们的脚本,如下图: 原理就是用脚本在现有的Save按钮前添加一个新的Save按钮,同时隐藏掉默认的,新按钮的功能就是将要保存的字段值写到Cookie里面,并执行旧按钮的保

hive删除一张表的字段不会动数据文件,只是修改了一下metadata表里面的表定义:所以会出现一种情况:就是这张表如果之前数据是满的(个格列都有数据),那么被删除的那列后数据都往前窜了一个,最后一个数据看不到了:此时如果再最后添加一列,将会看到最后一个数据,所以在hive的M-R做数据映射的时候不是找列名,而是只是顺次展示出来:至于列名的显示,是后加上而已.

Oracle查询所有字段,再加两个字段拼接, select a.*,(SNO||SNAME) from TEST_STUDENT a; 同理,查询所有字段,其中两个字段求和:(SNO和SAGE都是NUMBER数据类型) select a.*,(SNO+SAGE) from TEST_STUDENT a; select * from table; 要加其他查询内容,必须在*前面加表名或简称. 如下这种也可以: select TEST_STUDENT.*,(SNO+SAGE) from TEST_S

update city set 字段=concat(字段,'内容');

目前数字如下: 1 2 3 10 想变成长度为5位,如果不够,前面补0, 写法如下 select right('00000'+ltrim(你的字段),5) 结果: 00001 00002 00003 00010

mysql 严格模式 Strict Mode说明 1.开启与关闭Strict Mode方法找到mysql安装目录下的my.cnf(windows系统则是my.ini)文件 在sql_mode中加入STRICT_TRANS_TABLES则表示开启严格模式,如没有加入则表示非严格模式,修改后重启mysql即可 例如这就表示开启了严格模式: sql_mode=NO_ENGINE_SUBSTITUTION,STRICT_TRANS_TABLES 2.Strict Mode功能说明不支持对not null

求出当月的访问次数,截至当月前的每个月最大访问次数.截至当月前每个用户总的访问次数. 数据表如下 A,-, A,-, B,-, A,-, B,-, A,-, A,-, A,-, B,-, B,-, A,-, A,-, B,-, B,-, B,-, 解法一: --() # 先求出每个用户每个月总访问量 create table record2 as select uname,umonth,sum(ucount) as current_month_cntfrom t_accessgroup by u

首先查看一个sql 1.首先存在一个数据表tmp CREATE TABLE tmp( platform string, channel string, chan_value string, uid string, host int, logtime string, bd_source string, action string, refer string, back_url string, browser string, mobile string, server_ip string, ip s

用于数字类型,将值进行 累加 或者 累减 $count = 1, 就是加一 .   $count = -1, 就是减一 . $effect =  Model::updateAllCounters( ['count' => $count], ['id' => $id] ); Mongodb Active Record 更新 - 累加:User::updateAll(['count' => ['count' => 1]],['id' => $id]); 累减:User::upda

去除空格用trim 去除tab用如下方法 select regexp_replace(secdomainname,'\\s+','') from dwb_cndns_node_secdomain_d where ...... 亲测可行.

问题如下图: 解决方法: header1的/etc/my.conf文件,在[mysqld]分组下面添加配置:character-set-server=utf8init_connect='SET NAMES utf8'然后增加一个client分组和对应配置:[client]default-character-set=utf8然后重启mariadb,/bin/systemctl restart mariadb.service 修复之后,可以使用desc tablename或者desc formatt

GO Go EXEC sys.[sp_addextendedproperty] @name = 'MS_Description',@value = '是否填写表单',@level0type = 'SCHEMA',@level0name = 'dbo',@level1type = 'TABLE',@level1name = 't_Enroll',@level2type = 'COLUMN',@level2name = 'IsNeedForm'

update tbl_moment_like set like_count = like_count + #{addLikes} where mid = #{mid}

第一种:直接使用SQL语句,这种方式可以避免并发操作造成的数据不一致问题UPDATE 表名称 SET 列名称 = 列名称 + 1 WHERE …… 第二种:将上面的语句逻辑封装成一个存储过程,加上事务处理,达到互斥的目的,并且由代码调用存储过程完成. UPDATE T SET A = CASE WHEN A IS NULL THEN 0 ELSE A + 1 END; update dj_wlkc SET  浏览次数= CASE WHEN 浏览次数 IS NULL and 课程编号='*****

分桶表 将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去,说白了就是将数据按照字段进行划分,可以将数据按照字段划分到多个文件当中去 开启hive的桶表功能 set hive.enforce.bucketing=true; 设置reduce的个数 set mapreduce.job.reduces=3; 创建桶表 create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row