Oracle sqlldr 导入数据

有表
create table day_gnl_dtl(
code char(9),time_stamp timestamp);
需要导入的文本文件day_gnl_dtl.txt
内容为这样的格式:
222022133|2014-04-03 15:59:30.222
222032133|2014-02-03 15:59:30.222
922032233|2014-11-03 15:59:30.222
122312333|2014-09-03 15:59:30.222
有sqlldr文件day_gnl_dtl.txt内容如下:
Load data
infile "E:/day_gnl_dtl.txt"
into table day_gnl_dtl
Append
fields terminated by "|"

(
code,
time_stamp timestamp 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'
);

记录 1: 被拒绝 - 表 MST_PERS 的列 TIMESTAMP 出现错误。
ORA-01830: 日期格式图片在转换整个输入字符串之前结束

1个回答

time_stamp timestamp 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'在ss后面加上.ff3

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"replace(:MAX_SCRSRQ,'NULL')" , MIN_SCRSRQ "replace(:MIN_SCRSRQ,'NULL')" , RSRQ_SAMPLES "replace(:RSRQ_SAMPLES,'NULL')" , AVG_ULSINR "replace(:AVG_ULSINR,'NULL')" , MAX_ULSINR "replace(:MAX_ULSINR,'NULL')" , MIN_ULSINR "replace(:MIN_ULSINR,'NULL')" , ULSINR_SAMPLES "replace(:ULSINR_SAMPLES,'NULL')" , ULSINR_0 "replace(:ULSINR_0,'NULL')" , AVG_DLSINR "replace(:AVG_DLSINR,'NULL')" , MAX_DLSINR "replace(:MAX_DLSINR,'NULL')" , MIN_DLSINR "replace(:MIN_DLSINR,'NULL')" , DLSINR_SAMPLES "replace(:DLSINR_SAMPLES,'NULL')" , DLSINR_N3 "replace(:DLSINR_N3,'NULL')" , DLSINR_0 "replace(:DLSINR_0,'NULL')" , DLSINR_3 "replace(:DLSINR_3,'NULL')" , DLSINR_10 "replace(:DLSINR_10,'NULL')" , DLSINR_15 "replace(:DLSINR_15,'NULL')" , DLSINR_20 "replace(:DLSINR_20,'NULL')" , DLSINR_25 "replace(:DLSINR_25,'NULL')" , DLSINR_B25 "replace(:DLSINR_B25,'NULL')" , POOR_RSRP105_SINRN3 "replace(:POOR_RSRP105_SINRN3,'NULL')" , POOR_RSRP105_SINR0 "replace(:POOR_RSRP105_SINR0,'NULL')" , POOR_RSRP105_SINR3 "replace(:POOR_RSRP105_SINR3,'NULL')" , POOR_RSRP110_SINRN3 "replace(:POOR_RSRP110_SINRN3,'NULL')" , POOR_RSRP110_SINR0 "replace(:POOR_RSRP110_SINR0,'NULL')" , POOR_RSRP110_SINR3 "replace(:POOR_RSRP110_SINR3,'NULL')" , POOR_RSRP115_SINRN3 "replace(:POOR_RSRP115_SINRN3,'NULL')" , POOR_RSRP115_SINR0 "replace(:POOR_RSRP115_SINR0,'NULL')" , POOR_RSRP115_SINR3 "replace(:POOR_RSRP115_SINR3,'NULL')" , POORCOVERAGE120 "replace(:POORCOVERAGE120,'NULL')" , POORCOVERAGE115 "replace(:POORCOVERAGE115,'NULL')" , POORCOVERAGE110 "replace(:POORCOVERAGE110,'NULL')" , POORCOVERAGE105 "replace(:POORCOVERAGE105,'NULL')" , POORCOVERAGE100 "replace(:POORCOVERAGE100,'NULL')" , POORCOVERAGE95 "replace(:POORCOVERAGE95,'NULL')" , POORCOVERAGE90 "replace(:POORCOVERAGE90,'NULL')" , POORCOVERAGE85 "replace(:POORCOVERAGE85,'NULL')" , POORCOVERAGE80 "replace(:POORCOVERAGE80,'NULL')" , POORCOVERAGE75 "replace(:POORCOVERAGE75,'NULL')" , POORCOVERAGE70 "replace(:POORCOVERAGE70,'NULL')" , POORCOVERAGE65 "replace(:POORCOVERAGE65,'NULL')" , POORCOVERAGE60 "replace(:POORCOVERAGE60,'NULL')" , POORCOVERAGE40 "replace(:POORCOVERAGE40,'NULL')" , AVG_GRID90_OVERLAPDU6 "replace(:AVG_GRID90_OVERLAPDU6,'NULL')" , AVG_GRID100_OVERLAPDU6 "replace(:AVG_GRID100_OVERLAPDU6,'NULL')" , AVG_GRID105_OVERLAPDU6 "replace(:AVG_GRID105_OVERLAPDU6,'NULL')" , AVG_GRID110_OVERLAPDU6 "replace(:AVG_GRID110_OVERLAPDU6,'NULL')" , AVG_GRID115_OVERLAPDU6 "replace(:AVG_GRID115_OVERLAPDU6,'NULL')" , GRID_CMCC_OVERLAP6NUM_90 "replace(:GRID_CMCC_OVERLAP6NUM_90,'NULL')" , GRID_CMCC_OVERLAP6NUM_100 "replace(:GRID_CMCC_OVERLAP6NUM_100,'NULL')" , GRID_CMCC_OVERLAP6NUM_105 "replace(:GRID_CMCC_OVERLAP6NUM_105,'NULL')" , GRID_CMCC_OVERLAP6NUM_110 "replace(:GRID_CMCC_OVERLAP6NUM_110,'NULL')" , GRID_CMCC_OVERLAP6NUM_115 "replace(:GRID_CMCC_OVERLAP6NUM_115,'NULL')" , GRID_CELL_SAMPLE_CELLNUM "replace(:GRID_CELL_SAMPLE_CELLNUM,'NULL')" , GRID_CELL_SAMPLES "replace(:GRID_CELL_SAMPLES,'NULL')" , RSRQ_N10 "replace(:RSRQ_N10,'NULL')" , RSRQ_N12 "replace(:RSRQ_N12,'NULL')" , RSRQ_N13 "replace(:RSRQ_N13,'NULL')" , RSRQ_N14 "replace(:RSRQ_N14,'NULL')" , RSRQ_N16 "replace(:RSRQ_N16,'NULL')" , RSRQ_N18 "replace(:RSRQ_N18,'NULL')" , MOD3NUM "replace(:MOD3NUM,'NULL')" , AVG_TA "replace(:AVG_TA,'NULL')" , MAX_TA "replace(:MAX_TA,'NULL')" , MIN_TA "replace(:MIN_TA,'NULL')" , TA_SAMPLES "replace(:TA_SAMPLES,'NULL')" , FREQ "replace(:FREQ,'NULL')" , EARFCN "replace(:EARFCN,'NULL')" , ENODEB "replace(:ENODEB,'NULL')" , SCENCATEGORY "replace(:SCENCATEGORY,'NULL')" , CELL_SAMPLES "replace(:CELL_SAMPLES,'NULL')" , CELL_SAMPLES_PROP "replace(:CELL_SAMPLES_PROP,'NULL')" , DATA_THP_KPI "replace(:DATA_THP_KPI,'NULL')" , DATA_THP_XDR "replace(:DATA_THP_XDR,'NULL')" , DATA_THP_RFD "replace(:DATA_THP_RFD,'NULL')" ) ``` ___ sqlldr 'xxxx/xIxx*xxx@192.xx.xx.xx:1521/ejb' control=/home/day_to_ora/20180829/MRO_TDLTE_MRO_PNN_GRID50_CELL_DAY1/tdlte_mro_pnn_grid50_cell_day2.ctl log=/home/day_to_ora/20180829/MRO_TDLTE_MRO_PNN_GRID50_CELL_DAY1/log.log bad=/home/day_to_ora/20180829/MRO_TDLTE_MRO_PNN_GRID50_CELL_DAY1/bad.bad multithreading=true direct=true parallel=true bindsize=75000000 skip_index_maintenance=true skip_unusable_indexes=true columnarrayrows=600000 readsize=750000000 streamsize=1750000000 date_cache=1000 silent=header,feedback real 0m44.696s user 0m19.164s sys 0m1.434s --- Table TDLTE_MRO_PNN_GRID50_CELL_DAY1: 464590 Rows successfully loaded. 0 Rows not loaded due to data errors. 0 Rows not loaded because all WHEN clauses were failed. 0 Rows not loaded because all fields were null. Date cache: Max Size: 1000 Entries : 1 Hits : 464589 Misses : 0 Bind array size not used in direct path. Column array rows : 600000 Stream buffer bytes:16777216 Read buffer bytes:750000000 Total logical records skipped: 0 Total logical records read: 464590 Total logical records rejected: 0 Total logical records discarded: 0 Total stream buffers loaded by SQL*Loader main thread: 1 Total stream buffers loaded by SQL*Loader load thread: 16 Run began on Sun Feb 23 18:14:46 2020 Run ended on Sun Feb 23 18:15:31 2020 Elapsed time was: 00:00:44.55 CPU time was: 00:00:20.31 --- ##以下为非direct方式: sqlldr 'xxxx/xIxx*xxx@192.xx.xx.xx:1521/ejb' control=/home/day_to_ora/20180829/MRO_TDLTE_MRO_PNN_GRID50_CELL_DAY1/tdlte_mro_pnn_grid50_cell_day2.ctl log=/home/day_to_ora/20180829/MRO_TDLTE_MRO_PNN_GRID50_CELL_DAY1/log.log bad=/home/day_to_ora/20180829/MRO_TDLTE_MRO_PNN_GRID50_CELL_DAY1/bad.bad parallel=true bindsize=607286400 readsize=607286400 streamsize=607286400 rows=200000 silent=header,fe edback value used for ROWS parameter changed from 200000 to 65534 Table TDLTE_MRO_PNN_GRID50_CELL_DAY1: 464590 Rows successfully loaded. 0 Rows not loaded due to data errors. 0 Rows not loaded because all WHEN clauses were failed. 0 Rows not loaded because all fields were null. Space allocated for bind array: 1487883936 bytes(65534 rows) Read buffer bytes:607286400 Total logical records skipped: 0 Total logical records read: 464590 Total logical records rejected: 0 Total logical records discarded: 0 Run began on Sun Feb 23 16:37:01 2020 Run ended on Sun Feb 23 16:37:30 2020 Elapsed time was: 00:00:28.75 CPU time was: 00:00:22.22

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文章目录经典飞机大战一.游戏设定二.我方飞机三.敌方飞机四.发射子弹五.发放补给包六.主模块 经典飞机大战 源代码以及素材资料(图片,音频)可从下面的github中下载: 飞机大战源代码以及素材资料github项目地址链接 ————————————————————————————————————————————————————————— 不知道大家有没有打过飞机,喜不喜欢打飞机。当我第一次接触这个东西的时候,我的内心是被震撼到的。第一次接触打飞机的时候作者本人是身心愉悦的,因为周边的朋友都在打飞机, 每

2018年全国大学生计算机技能应用大赛决赛 大题

2018年全国大学生计算机技能应用大赛决赛大题,程序填空和程序设计(侵删)

Lena图像处理测试专业用图,高清完整全身原图

Lena图像处理测试专业用图,高清完整全身原图,该图片很好的包含了平坦区域、阴影和纹理等细节,这些都有益于测试各种不同的图像处理算法。它是一幅很好的测试照片!其次,由于这是一个非常有魅力女人的照片。

MySQL数据库面试题(2020最新版)

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL?什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别?InnoDB引擎的4大特性存储引擎选择索引什么是索引?索引有哪些优缺点?索引使用场景(重点)...

verilog实现地铁系统售票

使用 verilog 实现地铁售票

Python+OpenCV计算机视觉

Python+OpenCV计算机视觉系统全面的介绍。

Python可以这样学(第四季:数据分析与科学计算可视化)

董付国老师系列教材《Python程序设计(第2版)》(ISBN:9787302436515)、《Python可以这样学》(ISBN:9787302456469)配套视频,在教材基础上又增加了大量内容,通过实例讲解numpy、scipy、pandas、statistics、matplotlib等标准库和扩展库用法。

150讲轻松搞定Python网络爬虫

【为什么学爬虫?】 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等,如何层层攻克难点拿到想要的数据,这门课程,你都能学到! &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、如果是作为一个其他行业的开发者,比如app开发,web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。 数据解析:将请求下来的数据进行过滤,提取我们想要的数据。 数据存储:将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。 那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解,带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外,因为爬虫的多样性,在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性,分别是: 爬虫进阶:包括IP代理,多线程爬虫,图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。 Scrapy和分布式爬虫:Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。 通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。 &nbsp; 从基础爬虫到商业化应用爬虫,本套课程满足您的所有需求! 【课程服务】 专属付费社群+每周三讨论会+1v1答疑

获取Linux下Ftp目录树并逐步绑定到treeview

在linux下抓取目录树,双击后获取该节点子节点(逐步生成)。另外有两个类,一个是windows下的(一次性获取目录树),一个是linux下的(足部获取目录树)

YOLOv3目标检测实战系列课程

《YOLOv3目标检测实战系列课程》旨在帮助大家掌握YOLOv3目标检测的训练、原理、源码与网络模型改进方法。 本课程的YOLOv3使用原作darknet(c语言编写),在Ubuntu系统上做项目演示。 本系列课程包括三门课: (1)《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 包括:安装darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 (2)《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》讲解YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3的原理、程序流程并解析各层的源码。 (3)《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》讲解YOLOv3的改进方法,包括改进1:不显示指定类别目标的方法 (增加功能) ;改进2:合并BN层到卷积层 (加快推理速度) ; 改进3:使用GIoU指标和损失函数 (提高检测精度) ;改进4:tiny YOLOv3 (简化网络模型)并介绍 AlexeyAB/darknet项目。

手把手实现Java图书管理系统(附源码)

【超实用课程内容】 本课程演示的是一套基于Java的SSM框架实现的图书管理系统,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的java人群。详细介绍了图书管理系统的实现,包括:环境搭建、系统业务、技术实现、项目运行、功能演示、系统扩展等,以通俗易懂的方式,手把手的带你从零开始运行本套图书管理系统,该项目附带全部源码可作为毕设使用。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/27513 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化

微信小程序开发实战之番茄时钟开发

微信小程序番茄时钟视频教程,本课程将带着各位学员开发一个小程序初级实战类项目,针对只看过官方文档而又无从下手的开发者来说,可以作为一个较好的练手项目,对于有小程序开发经验的开发者而言,可以更好加深对小程序各类组件和API 的理解,为更深层次高难度的项目做铺垫。

Java 最常见的 200+ 面试题:面试必备

这份面试清单是从我 2015 年做了 TeamLeader 之后开始收集的,一方面是给公司招聘用,另一方面是想用它来挖掘在 Java 技术栈中,还有那些知识点是我不知道的,我想找到这些技术盲点,然后修复它,以此来提高自己的技术水平。虽然我是从 2009 年就开始参加编程工作了,但我依旧觉得自己现在要学的东西很多,并且学习这些知识,让我很有成就感和满足感,那所以何乐而不为呢? 说回面试的事,这份面试...

Java基础知识面试题(2020最新版)

文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的主类有何不同?Java应用程序与小程序之间有那些差别?Java和C++的区别Oracle JDK 和 OpenJDK 的对比基础语法数据类型Java有哪些数据类型switc...

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

微信小程序 实例汇总 完整项目源代码

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基于西门子S7—1200的单部六层电梯设计程序,1部6层电梯

基于西门子S7—1200的单部六层电梯设计程序,1部6层电梯。 本系统控制六层电梯, 采用集选控制方式。 为了完成设定的控制任务, 主要根据电梯输入/输出点数确定PLC 的机型。 根据电梯控制的要求,

Rabit兔子点云模型.zip

加载点云模型导入PCL点云库,有三种格式的点云兔子,压缩包总共有ply/pcd/xyz三种格式,可以结合我的博客内容练习怎么加载显示

地铁自动售票机(基于FPGA)设计

地铁自动售票机(基于FPGA)设计,在中国电子网找的,感觉不错,分享给大家,来源:中国电子网www.21ic.com

残差网络resnet50的深度学习模型权重文件

残差网络resnet50的深度学习模型权重文件,可作为预训练模型,提升学习效率

C++跨平台实战

C++实战课程,包含windows编程,linux编程,qt编程,基于ffmpeg的音视频编解码直播推流课程,基于opencv的视频处理课程和lua与c++联合编程课程。 如果已经购买了套餐中的某门课程,购买后加入课程群中,联系我退差价。

2019 AI开发者大会

2019 AI开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国IT社区CSDN主办的AI技术与产业年度盛会。多年经验淬炼,如今蓄势待发:2019年9月6-7日,大会将有近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。我们不空谈口号,只谈技术,诚挚邀请AI业内人士一起共铸人工智能新篇章!

专为程序员设计的数学课

<p> 限时福利限时福利,<span>15000+程序员的选择!</span> </p> <p> 购课后添加学习助手(微信号:csdn590),按提示消息领取编程大礼包!并获取讲师答疑服务! </p> <p> <br> </p> <p> 套餐中一共包含5门程序员必学的数学课程(共47讲) </p> <p> 课程1:《零基础入门微积分》 </p> <p> 课程2:《数理统计与概率论》 </p> <p> 课程3:《代码学习线性代数》 </p> <p> 课程4:《数据处理的最优化》 </p> <p> 课程5:《马尔可夫随机过程》 </p> <p> <br> </p> <p> 哪些人适合学习这门课程? </p> <p> 1)大学生,平时只学习了数学理论,并未接触如何应用数学解决编程问题; </p> <p> 2)对算法、数据结构掌握程度薄弱的人,数学可以让你更好的理解算法、数据结构原理及应用; </p> <p> 3)看不懂大牛代码设计思想的人,因为所有的程序设计底层逻辑都是数学; </p> <p> 4)想学习新技术,如:人工智能、机器学习、深度学习等,这门课程是你的必修课程; </p> <p> 5)想修炼更好的编程内功,在遇到问题时可以灵活的应用数学思维解决问题。 </p> <p> <br> </p> <p> 在这门「专为程序员设计的数学课」系列课中,我们保证你能收获到这些:<br> <br> <span> </span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">①价值300元编程课程大礼包</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">②应用数学优化代码的实操方法</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">③数学理论在编程实战中的应用</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">④程序员必学的5大数学知识</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">⑤人工智能领域必修数学课</span> </p> <p> <br> 备注:此课程只讲程序员所需要的数学,即使你数学基础薄弱,也能听懂,只需要初中的数学知识就足矣。<br> <br> 如何听课? </p> <p> 1、登录CSDN学院 APP 在我的课程中进行学习; </p> <p> 2、登录CSDN学院官网。 </p> <p> <br> </p> <p> 购课后如何领取免费赠送的编程大礼包和加入答疑群? </p> <p> 购课后,添加助教微信:<span> csdn590</span>,按提示领取编程大礼包,或观看付费视频的第一节内容扫码进群答疑交流! </p> <p> <img src="https://img-bss.csdn.net/201912251155398753.jpg" alt=""> </p>

图像处理中著名lena完整图片

这是图像处理中著名的lena女士在花花公子的完整图片,爱美之心人人有,看完这个图片才明白为什么把她用做标准图像......

数字图像处理标准测试图像【附lena全身像原图】

数字图像处理标准测试图像【有彩色,有灰度,附lena全身像原图】

CCNA+HCNA+wireshark抓包综合网工技能提升套餐

本套餐包含思科路由交换CCNA,部分CCNP核心,华为HCNA以及wireshark抓包等类容,旨在培养具有综合能力的网络工程师。

【大总结2】大学两年,写了这篇几十万字的干货总结

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