从impala中创建kudu表之后,如果想从hive或spark sql直接读取,会报错: Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.cloudera.kudu.hive.KuduStorageHandler at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 有时候用hive读取外表数据时,比如csv这种类型的,需要跳过行首或者行尾一些和数据无关的或者自动生成的多余信息,这里可以用属性设置来实现,快速mark下,建表的时候设置如下 ", "skip.footer.line."); 对,就是上面sql中tblproperties的2个属性 "skip.heaer.line.count" 跳过文件行首多少行 &q

一:创建数据库报错如下: 二:解决,将软件以管理员身份运行 三:创建表报错如下图: 四:解决办法,在你创建的数据库下面的安全里,找到你创建的用户,属性,添加权限,红色标注,然后确定: 五:更改表的设计报错如下图: 六:解决办法 启动SQL Server 2008 Management Studio 工具菜单----选项----Designers(设计器)----阻止保存要求重新创建表的更改  取消勾选即可.如图: 五:总结:为一个数据库创建专用的用户,只能对该数据库进行操作.先创建一个数据库,再

MySQL查询大表报错 MySQL执行select操作时候,如果执行查询的表的数据量比较大,就会报错error code 2013.或者报错已杀死,并直接退出MySQL客户端.如下所示: mysql> select * from test; : Killed nohup /usr/local/mysql/bin/mysqld --basedir=/usr/local/mysql --datadir=/data/3306/data --plugin-dir=/usr/local/mysql/lib

读取csv文件时报错 df = pd.read_csv('c:/Users/NUC/Desktop/成绩.csv' ) Traceback (most recent call last):  File "D:/学习/helloworld/helloworld.py", line 268, in <module>    df = pd.read_csv('c:/Users/NUC/Desktop/成绩.csv' )  File "D:\学习\Python\Pytho

本文为作者原创,禁止转载,违者必究法律责任!!! python 读取配置文件总是报错 configparser.NoSectionError: No section: 无论是 python2的版本,还是python3的版本在读取配置文件时都会出现上面的报错 解决方案: 1,配置文件尽量设置为config.txt类型的文本文件,不要设置为onfig.ini [baseUrl] url_baidu = https://www.baidu.com url_taobao = https://www.ta

flume kudu sink运行一段时间报错: 19/05/05 10:15:56 WARN client.ConnectToCluster: Error receiving a response from: master:7051 org.apache.kudu.client.RecoverableException: [Peer master-master:7051] Connection disconnected at org.apache.kudu.client.TabletClien

记一次用python 的ConfigParser读取配置文件编码报错 ...... raise MissingSectionHeaderError(fpname, lineno, line)ConfigParser.MissingSectionHeaderError: File contains no section headers. ...... 参考自 https://my.oschina.net/u/4256213/blog/3911579,这位仁兄说的比较在理,确实是BOM的问题,遗憾的

目录 SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 1. pom.xml 依赖 2.将KafkaProducer利用lazy val的方式进行包装, 创建KafkaSink 3.利用广播变量,将KafkaProducer广播到每一个executor SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 背景:通过spark SQL读kudu表,写入到kafka 参考:1.spark向kafka写入数据 2.通过Spark向Kafka写入数据 1. pom.xml 依赖 <dependencies>

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit

情况描述 Hive建表时报错,元数据存储在mysql中. 报错信息 如下: FAILED: Execution Error, bytes com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: Specified key was too bytes at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.Native

我是在hive删除表的时候出现这个错误的,看到这个错误应该就知道是字符集错误. 但是我用​ alter database hive character set latin1; 这个命令将其改成拉丁之后还是不行,然后我想到是不是这次hive是重装的,然后还保留有上次存在的hive表结构等存在mysql的数据信息,所以果断将mysql里面的hive数据库删了,然后重新: create database hive; alter database hive character set latin1; 之

metastore.RetryingHMSHandler: HMSHandler Fatal error: javax.jdo.JDODataStoreException: You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'OPTION SQL_SELECT_LIMIT=DEFA

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/

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

在读取dbf文件时由于编码问题报错:UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xb5 in position 49: incomplete multibyte sequence from dbfread import DBF # f = open('beauty.DBF', encoding='gbk',errors="ignore") table = DBF('beauty.DBF',encoding='gbk') #遍历数

本文将介绍如何通过Hive来读取ElasticSearch中的数据,然后我们可以像操作其他正常Hive表一样,使用Hive来直接操作ElasticSearch中的数据,将极大的方便开发人员.本文使用的各组件版本分别为 Hive0.12.Hadoop-2.2.0.ElasticSearch 2.3.4. 我们先来看看ElasticSearch中相关表的mapping: {     "user": {         "properties": {           

打开这个网址https://blog.csdn.net/chaowanghn/article/details/54889835 python在open读取txt文件时,出现UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc8 in position 0: invalid continuation byte报错 解决办法有二: ①把编码方式utf-8 修改为gb18030 ②把原来的txt文件重新打开另存为的时候,把编码方式修改为utf-

# 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

利用python中的json读取json文件时,因为错误使用了相应的方法导致报错:TypeError:the Json object must be str, bytes or bytearray,not‘TextIOWrapper’. 解决方法: 首先要弄明白json有四个方法:dumps和loads.dump和load.其中,dumps和loads是在内存中转换(python对象和json字符串之间的转换),而dump和load则是对应于文件的处理. 出现这个错误的原因是自己用了loads方