jdbc 操作impala insert 中文乱码 5C

jdbc 操作impala insert 中文乱码 如何解决 求大神指点

6个回答

编码改为utf-8就可以了。

直接编码改为utf-8

xml里改成utf-8,该有配置文件里连接数据库时也改一下编码就行

setcCharacterEncoding("UTF-8");

response.setContentType("text/html");
    request.setCharacterEncoding("utf-8");
    response.setCharacterEncoding("utf-8");
    望采纳!!

用这个request.setCharacterEncoding("utf-8"),要放第一行才有效

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org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:322) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Driver stacktrace: at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1435) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1423) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1422) at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59) at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:48) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage(DAGScheduler.scala:1422) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:802) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:802) at scala.Option.foreach(Option.scala:257) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed(DAGScheduler.scala:802) at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.doOnReceive(DAGScheduler.scala:1650) at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1605) at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1594) at org.apache.spark.util.EventLoop$$anon$1.run(EventLoop.scala:48) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.runJob(DAGScheduler.scala:628) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1918) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1931) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1944) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1958) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreachPartition$1.apply(RDD.scala:925) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreachPartition$1.apply(RDD.scala:923) at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151) at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112) at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:362) at org.apache.spark.rdd.RDD.foreachPartition(RDD.scala:923) at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$foreachPartition$1.apply$mcV$sp(Dataset.scala:2305) at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$foreachPartition$1.apply(Dataset.scala:2305) at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$foreachPartition$1.apply(Dataset.scala:2305) at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withNewExecutionId(SQLExecution.scala:57) at org.apache.spark.sql.Dataset.withNewExecutionId(Dataset.scala:2765) at org.apache.spark.sql.Dataset.foreachPartition(Dataset.scala:2304) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$.saveTable(JdbcUtils.scala:670) at 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org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:187) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:212) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:126) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) Caused by: java.sql.SQLException: Method not supported at org.apache.hive.jdbc.HivePreparedStatement.addBatch(HivePreparedStatement.java:75) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$.savePartition(JdbcUtils.scala:589) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$$anonfun$saveTable$1.apply(JdbcUtils.scala:670) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$$anonfun$saveTable$1.apply(JdbcUtils.scala:670) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreachPartition$1$$anonfun$apply$29.apply(RDD.scala:925) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreachPartition$1$$anonfun$apply$29.apply(RDD.scala:925) at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1944) at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1944) at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:87) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:99) at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:322) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) 以下是代码实现 val sparkConf = new SparkConf().setAppName("save").set("spark.sql.crossJoin.enabled", "true"); val sparkSession = SparkSession .builder() .enableHiveSupport() .getOrCreate(); val dataframe = sparkSession.createDataFrame(rddSchema, new Row().getClass()) val property = new Properties(); property.put("user", "xxxxx") property.put("password", "xxxxx") dataframe.write.mode(SaveMode.Append).option("driver", "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").jdbc("jdbc:hive2://xxxx:21050/rawdata;auth=noSasl", "tablename", property) 请问这是怎么回事啊?感觉是驱动版本问题
jdbc访问impala的时候加载驱动报错,怎样解决?
java.sql.SQLException: [Simba][ImpalaJDBCDriver](500151) Error setting/closing session: {0}. at com.cloudera.hivecommon.api.HS2Client.openSession(Unknown Source) at com.cloudera.hivecommon.api.HS2Client.<init>(Unknown Source) at com.cloudera.hivecommon.api.HiveServer2ClientFactory.createClient(Unknown Source) at com.cloudera.hivecommon.core.HiveJDBCCommonConnection.connect(Unknown Source) at com.cloudera.jdbc.common.BaseConnectionFactory.doConnect(Unknown Source) at com.cloudera.jdbc.common.AbstractDriver.connect(Unknown Source) at java.sql.DriverManager.getConnection(Unknown Source) at java.sql.DriverManager.getConnection(Unknown Source) Caused by: com.cloudera.support.exceptions.GeneralException: [Simba][ImpalaJDBCDriver](500151) Error setting/closing session: {0}. ... 8 more Caused by: org.apache.thrift.TApplicationException: Invalid method name: 'OpenSession' at org.apache.thrift.TApplicationException.read(TApplicationException.java:108) at org.apache.thrift.TServiceClient.receiveBase(TServiceClient.java:71) at org.apache.hive.service.cli.thrift.TCLIService$Client.recv_OpenSession(TCLIService.java:159) at com.cloudera.hivecommon.api.HS2ClientWrapper.recv_OpenSession(Unknown Source) at org.apache.hive.service.cli.thrift.TCLIService$Client.OpenSession(TCLIService.java:146) at com.cloudera.hivecommon.api.HS2ClientWrapper.OpenSession(Unknown Source) at com.cloudera.hivecommon.api.HS2Client.openSession(Unknown Source) at com.cloudera.hivecommon.api.HS2Client.<init>(Unknown Source) at com.cloudera.hivecommon.api.HiveServer2ClientFactory.createClient(Unknown Source) at com.cloudera.hivecommon.core.HiveJDBCCommonConnection.connect(Unknown Source) at com.cloudera.jdbc.common.BaseConnectionFactory.doConnect(Unknown Source) at com.cloudera.jdbc.common.AbstractDriver.connect(Unknown Source) at java.sql.DriverManager.getConnection(Unknown Source) at java.sql.DriverManager.getConnection(Unknown Source) at com.impala.test.Test.main(Test.java:23)
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写了一个用impala表,小文件合并的脚本,每天定时执行。但是定时执行是,会运行但是,其中的两个impala sql不会运行,他会打开impala-shell 但不会执行接下来的sql语句,如果手动执行的话没有问题。 求解决!
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CDH6.2 第一套环境:4C,64G 有3台 第二套环境:4C,256G有5台 使用kettle配置两个数据源,分别从impala中取数(两套环境的数据量一样)。 单独把sql在Impala上执行,两套环境的执行时间几乎一样(相差几秒) 但是使用Kettle抽取时间3台机子的抽取时间为20秒。 5台机子的抽取时间是45秒。
Impala使用UDF的时候输入的文本都变问号
同一个UDF在hive下是正常的,但是在impala下,文本都变成了???? ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/28/1574912595_60967.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/28/1574912606_10531.png) 我又写了一个直接打印输入的byte,结果发现impala在进入UDF函数的时候,就已经都变成了??? ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/28/1574912617_55788.png) 但是在impala里面正常的查询中文是可以正常显示的 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/28/1574921356_66114.png) 网上也没搜到类似的问题,不知哪位大神遇到过这个问题,求解决方案 环境: CentOS 7.3 Hive 1.2 Impala 2.12 Java JDK 1.8 Python 2.7.5
IMPALA 如何实现一行转多行?
IMPALA 如何实现一行转多行? 或者有没有类似以下Oracle的connect by 用法? Oracle的写法如下: ``` WITH AA AS ( SELECT 'FRUIT' COL1,'APPLE,PEAR,BANANA,STRAWBERRY' COL2 FROM DUAL ) SELECT aa.col1,aa.col2 ,regexp_substr(aa.col2,'[^,]+',1,level) str ,level FROM aa connect by level <= length(aa.col2)-length(replace(aa.col2,',',''))+1 ; ``` 输出结果: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/12/1573524426_430233.png)
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python链接impala出错
这是什么原因呀!ip没有错 Traceback (most recent call last): File "mid_tables.py", line 17, in <module> cursor= conn.cursor() File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/hiveserver2.py", line 125, in cursor session = self.service.open_session(user, configuration) File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/hiveserver2.py", line 995, in open_session resp = self._rpc('OpenSession', req) File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/hiveserver2.py", line 923, in _rpc response = self._execute(func_name, request) File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/hiveserver2.py", line 940, in _execute return func(request) File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/_thrift_gen/TCLIService/TCLIService.py", line 175, in OpenSession return self.recv_OpenSession() File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/_thrift_gen/TCLIService/TCLIService.py", line 193, in recv_OpenSession result.read(self._iprot) File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/_thrift_gen/TCLIService/TCLIService.py", line 1109, in read fastbinary.decode_binary(self, iprot.trans, (self.__class__, self.thrift_spec)) AttributeError: 'TBufferedTransport' object has no attribute 'trans' ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201704/26/1493177392_630187.png)
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我在hive中建立表,再到impala-shell中却找不到该表,只有强制执行invalidate metadata命令后,才能在impala-shell中查找到该表 。impala的statestored,catalogd进程状态都好的。查看日志未发现异常。麻烦大家帮忙看看,谁遇到过类似的问题。 版本:impala2.2 cdh,hive1.1 cdh
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spark和impala的应用场景区别大吗
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impala-3.2.0-cdh6.3 + kudu-1.10.0-cdh6.3 创建kudu内部表的时候会报异常 “ERROR: IllegalArgumentException: null”
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使用Impala的SQL语句,迁移数据至新表报错
$ impala-shell -i slaver2 -f realdata_raw_to_parq.hql Starting Impala Shell without Kerberos authentication Connected to slaver2:21000 Server version: impalad version 2.5.0-cdh5.7.2 RELEASE (build 1140f8289dc0d2b1517bcf70454bb4575eb8cc70) Query: invalidate metadata changqing.t_wtdata_realdata_raw Fetched 0 row(s) in 0.06s Query: insert overwrite table changqing.t_wtdata_realdata partition(acqdate) select *, to_date(DateAcqTime) from changqing.t_wtdata_realdata_raw WARNINGS: Memory limit exceeded Error converting column: 12 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 13 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 27 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 51 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 52 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 53 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 54 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 60 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 61 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 62 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 63 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 64 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 65 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 66 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 67 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 68 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 69 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 70 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 71 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 72 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 73 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 74 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 75 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 76 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 77 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 78 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 79 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 80 TO DOUBLE (Data is: null) file: hdfs://master.hadoop.com:8020/user/hive/warehouse/changqing.db/t_wtdata_realdata_raw/part-m-00003_copy_3 record: 10,2015-02-01 00:00:00.0,10,-7,-6,409,408,408,0,0,0,50.03,null,null,0.726,2.52,2.98,2.77,-1.44,303.6,0.09,89.0,6,32.6,27.0,27.8,18.4,null,23.4,20.9,30.2,32.6,27.7,5.6,151.0,315.5,-0.4,7.0,3.0,9.9,-9.0E-4,0.0051,0.0,-44.5,1,1,233712,100.0,100.0,100.0,3,null,null,null,null,-0.3,11.0,89.0,89.0,89.0,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,null,0.0 Error converting column: 12 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 13 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 27 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 51 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 52 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 53 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 54 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 60 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 61 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 62 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 63 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 64 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 65 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 66 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 67 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 68 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 69 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 70 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 71 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 72 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 73 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 74 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 75 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 76 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 77 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 78 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 79 TO DOUBLE (Data is: null) Error converting column: 80 TO DOUBLE (Data is: null) Could not execute command: insert overwrite table changqing.t_wtdata_realdata partition(acqdate) select *, to_date(DateAcqTime) from changqing.t_wtdata_realdata_raw
impala中locate()函数
mpala中定位字符串,如select locate('a','abcdefa',2) ,返回 7,但是如果为 select locate('a','a窗前明月光a,疑似地上霜a',3) ,即字符串中带中文,则后面的数值无论是2或者3都返回一样的值,怎么办?求大神解答。
急】hive,insert从parquet表插入到textfile(cvs)表时,字段内容为NULL
我有两张表,字段数量名字相同 A表示parquet表 B表是textfile表,放cvs数据的按tab分割 现在A表有10条数据,B表无数据,我想使用insert overwrite A到B,然后insert完毕以后, 使用hive查询B表数据,发现某些列成为了null(目前发现仅内容为数字的会是null,但为null字段当时设置的类型是String,只是内容填的数字而已) **简单叙述** 我把parquet表的数据insert overwrite到textfile(或者反过来操作),使用hive查询的时候都会出现部分字段变为null的情况,但同时使用impala查询发现是有内容的,请问这是怎么回事?我猜是parquet转textfile或者textfile转parquet时就是会有问题, 所以请问怎么解决,因为目前需求需要从一张新表转到老表,老表是textfile类型的,新表是parquet 我们程序使用的java(不过上述操作我都是直接用命令行测试的)
impala catalog起不来 报错如下
log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory). log4j:WARN Please initialize the log4j system properly. log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info. E0511 11:33:51.635500 13048 catalog.cc:66] java.lang.IllegalStateException: java.lang.NumberFormatException: For input string: "0s" at com.cloudera.impala.catalog.MetaStoreClientPool$MetaStoreClient.<init>(MetaStoreClientPool.java:59) at com.cloudera.impala.catalog.MetaStoreClientPool$MetaStoreClient.<init>(MetaStoreClientPool.java:49) at com.cloudera.impala.catalog.MetaStoreClientPool.addClients(MetaStoreClientPool.java:116) at com.cloudera.impala.catalog.Catalog.<init>(Catalog.java:89) at com.cloudera.impala.catalog.CatalogServiceCatalog.<init>(CatalogServiceCatalog.java:102) at com.cloudera.impala.service.JniCatalog.<init>(JniCatalog.java:78) Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "0s" at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65) at java.lang.Long.parseLong(Long.java:441) at java.lang.Long.parseLong(Long.java:483) at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getLong(Configuration.java:1113) at org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.getLongVar(HiveConf.java:913) at org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.getLongVar(HiveConf.java:926) at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler.init(HiveMetaStore.java:351) at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler.<init>(HiveMetaStore.java:289) at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler.<init>(RetryingHMSHandler.java:56) at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler.getProxy(RetryingHMSHandler.java:61) at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore.newHMSHandler(HiveMetaStore.java:4014) at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.<init>(HiveMetaStoreClient.java:120) at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.<init>(HiveMetaStoreClient.java:103) at com.cloudera.impala.catalog.MetaStoreClientPool$MetaStoreClient.<init>(MetaStoreClientPool.java:56) ... 5 more
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一、什么是比特币 比特币是一种电子货币,是一种基于密码学的货币,在2008年11月1日由中本聪发表比特币白皮书,文中提出了一种去中心化的电子记账系统,我们平时的电子现金是银行来记账,因为银行的背后是国家信用。去中心化电子记账系统是参与者共同记账。比特币可以防止主权危机、信用风险。其好处不多做赘述,这一层面介绍的文章很多,本文主要从更深层的技术原理角度进行介绍。 二、问题引入 假设现有4个人...
程序员接私活怎样防止做完了不给钱?
首先跟大家说明一点,我们做 IT 类的外包开发,是非标品开发,所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改,而这种需求修改很容易造成扯皮,进而影响到费用支付,甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么,怎么保证自己的薪酬安全呢? 我们在开工前,一定要做好一些证据方面的准备(也就是“讨薪”的理论依据),这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发...
网页实现一个简单的音乐播放器(大佬别看。(⊙﹏⊙))
今天闲着无事,就想写点东西。然后听了下歌,就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 演示地点演示 html代码如下` music 这个年纪 七月的风 音乐 ` 然后就是css`*{ margin: 0; padding: 0; text-decoration: none; list-...
Python十大装B语法
Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。
数据库优化 - SQL优化
以实际SQL入手,带你一步一步走上SQL优化之路!
通俗易懂地给女朋友讲:线程池的内部原理
餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”
经典算法(5)杨辉三角
杨辉三角 是经典算法,这篇博客对它的算法思想进行了讲解,并有完整的代码实现。
使用 Docker 部署 Spring Boot 项目
Docker 技术发展为微服务落地提供了更加便利的环境,使用 Docker 部署 Spring Boot 其实非常简单,这篇文章我们就来简单学习下。首先构建一个简单的 S...
英特尔不为人知的 B 面
从 PC 时代至今,众人只知在 CPU、GPU、XPU、制程、工艺等战场中,英特尔在与同行硬件芯片制造商们的竞争中杀出重围,且在不断的成长进化中,成为全球知名的半导体公司。殊不知,在「刚硬」的背后,英特尔「柔性」的软件早已经做到了全方位的支持与支撑,并持续发挥独特的生态价值,推动产业合作共赢。 而对于这一不知人知的 B 面,很多人将其称之为英特尔隐形的翅膀,虽低调,但是影响力却不容小觑。 那么,在...
面试官:你连RESTful都不知道我怎么敢要你?
干货,2019 RESTful最贱实践
刷了几千道算法题,这些我私藏的刷题网站都在这里了!
遥想当年,机缘巧合入了 ACM 的坑,周边巨擘林立,从此过上了"天天被虐似死狗"的生活… 然而我是谁,我可是死狗中的战斗鸡,智力不够那刷题来凑,开始了夜以继日哼哧哼哧刷题的日子,从此"读题与提交齐飞, AC 与 WA 一色 ",我惊喜的发现被题虐既刺激又有快感,那一刻我泪流满面。这么好的事儿作为一个正直的人绝不能自己独享,经过激烈的颅内斗争,我决定把我私藏的十几个 T 的,阿不,十几个刷题网...
白话阿里巴巴Java开发手册高级篇
不久前,阿里巴巴发布了《阿里巴巴Java开发手册》,总结了阿里巴巴内部实际项目开发过程中开发人员应该遵守的研发流程规范,这些流程规范在一定程度上能够保证最终的项目交付质量,通过在时间中总结模式,并推广给广大开发人员,来避免研发人员在实践中容易犯的错误,确保最终在大规模协作的项目中达成既定目标。 无独有偶,笔者去年在公司里负责升级和制定研发流程、设计模板、设计标准、代码标准等规范,并在实际工作中进行...
SQL-小白最佳入门sql查询一
不要偷偷的查询我的个人资料,即使你再喜欢我,也不要这样,真的不好;
redis分布式锁,面试官请随便问,我都会
文章有点长并且绕,先来个图片缓冲下! 前言 现在的业务场景越来越复杂,使用的架构也就越来越复杂,分布式、高并发已经是业务要求的常态。像腾讯系的不少服务,还有CDN优化、异地多备份等处理。 说到分布式,就必然涉及到分布式锁的概念,如何保证不同机器不同线程的分布式锁同步呢? 实现要点 互斥性,同一时刻,智能有一个客户端持有锁。 防止死锁发生,如果持有锁的客户端崩溃没有主动释放锁,也要保证锁可以正常释...
项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...
Nginx 原理和架构
Nginx 是一个免费的,开源的,高性能的 HTTP 服务器和反向代理,以及 IMAP / POP3 代理服务器。Nginx 以其高性能,稳定性,丰富的功能,简单的配置和低资源消耗而闻名。 Nginx 的整体架构 Nginx 里有一个 master 进程和多个 worker 进程。master 进程并不处理网络请求,主要负责调度工作进程:加载配置、启动工作进程及非停升级。worker 进程负责处...
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,...
程序员:我终于知道post和get的区别
是一个老生常谈的话题,然而随着不断的学习,对于以前的认识有很多误区,所以还是需要不断地总结的,学而时习之,不亦说乎
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU...
加快推动区块链技术和产业创新发展,2019可信区块链峰会在京召开
11月8日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办,科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。   区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力,电力解决了人类基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,区块链作为构造信任的技术有重要的价值。   1...
Java世界最常用的工具类库
Apache Commons Apache Commons有很多子项目 Google Guava 参考博客
程序员把地府后台管理系统做出来了,还有3.0版本!12月7号最新消息:已在开发中有github地址
第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员...
网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC...
【技巧总结】位运算装逼指南
位算法的效率有多快我就不说,不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下,今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过,最重要的不是看懂了这些例子就好,而是要在以后多去运用位运算这些技巧,当然,采用位运算,也是可以装逼的,不信,你往下看。我会从最简单的讲起,一道比一道难度递增,不过居然是讲技巧,那么也不会太难,相信你分分钟看懂。 判断奇偶数 判断一个数是基于还是偶数,相信很多人都做过,一般的做法的代码如下...
为什么要学数据结构?
一、前言 在可视化化程序设计的今天,借助于集成开发环境可以很快地生成程序,程序设计不再是计算机专业人员的专利。很多人认为,只要掌握几种开发工具就可以成为编程高手,其实,这是一种误解。要想成为一个专业的开发人员,至少需要以下三个条件: 1) 能够熟练地选择和设计各种数据结构和算法 2) 至少要能够熟练地掌握一门程序设计语言 3) 熟知所涉及的相关应用领域的知识 其中,后两个条件比较容易实现,而第一个...
Android 9.0 init 启动流程
阅读五分钟,每日十点,和您一起终身学习,这里是程序员Android本篇文章主要介绍Android开发中的部分知识点,通过阅读本篇文章,您将收获以下内容:一、启动流程概述一、 启动流程概述Android启动流程跟Linux启动类似,大致分为如下五个阶段。1.开机上电,加载固化的ROM。2.加载BootLoader,拉起Android OS。3.加载Uboot,初始外设,引导Kernel启动等。...
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