使用Quartus进行数字电路设计时，遇到了下面的编译错误： Info: ************************************************************
CURL错误列表 curl_exec($ch);//执行curl if (curl_errno($ch)) { echo 'Curl error: ' . curl_error($ch);//出错输出错误...} curl_close($ch);//关闭curl 同理，像正则，Json，数据库这些出错时基本都会有提供有帮助的错误信息 CURL状态码列表 状态码 状态原因 解释 0 正常访问 1 错误的协议...各类读取问题。 27 内存分配请求失败 内存不足。内存分配请求失败。 28 访问超时 操作超时。到达指定的超时期限条件。 30 FTP端口错误 FTP PORT 失败。PORT 命令失败。...37 文件权限错误 文件无法读取。无法打开文件。权限问题？ 38 LDAP可没有约束力 LDAP 无法绑定。LDAP 绑定(bind)操作失败。 39 LDAP搜索失败 LDAP 搜索失败。...56 衰竭接收网络数据 在接收网络数据时失败。 57 58 本地客户端证书 本地证书有问题。 59 无法使用密码 无法使用指定的SSL 密码。
前言 使用SQL8.0的用户在使用MySQLyog连接时，SQLyog连接MySQL8时报错：错误号码2058。 本文将介绍2种解决方法。...sqlyog配置新连接报错原因： 新版的MySQL8.0加密方法变了 具体原因：新的MySQL 8.0安装，在初始化数据目录时，将 ‘root’@’localhost’创建帐户，并且该帐户caching_sha2..._password默认使用，密码的加密方法发生了改变，因此SQLyog不能正常解析，才报出如上错误。
3、用net configuration assistant 添加监听程序；
1 前言 在一次的springboot项目中，使用DTO对数据库的两张表进行查询时，启动项目，控制台就会报关于这个方法的错误，这是怎么回事呢？...下面来看看 2 控制台报错 下面是当项目启动时控制台报出错误： org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error...图 3.1 接着是查找方法和查询语句，看起来也没什么问题。 ?...图 3.2 但是经过检查测试，发现在model层里，给字段取了别名，而不是与数据库一致的名字，与查询语句写的名字不一样，这就导致出现了错误。 ?...图 3.3 4 问题解决 最后修改一下查询语句里的别名，就可以正常启动了： ? 图4.1 ? 图 4.2
Presto优化与Impala对比一、Presto优化1、数据存储一般Presto与Hive整合使用，针对这种使用情况有如下几点优化建议：合理设置分区合理设置分区在读取数据时可以针对分区数据读取...，可以减少Presto数据读取量，提升查询性能。...使用列式存储Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。...2、查询优化只查询必要的字段由于采用列式存储，查询时指定字段进行查询分析，减少读取数据量，避免使用“*”查询。过滤条件加上分区字段这样可以减少全表扫描，加快查询速度。...如果右边的表数据量太大，则可能会报内存溢出错误。
://blog.csdn.net/fly_time2012/article/details/52160140 Presto查询优化 数据存储 合理设置分区 与Hive类似，Presto会根据元信息读取分区数据...，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能。...使用列式存储 Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。...，使用regexp_like对性能有较大提升 使用Join语句时将大表放在左边： Presto中join的默认算法是broadcast join，即将join左边的表分割到多个worker，然后将join...如果右边的表数据量太大，则可能会报内存溢出错误。
Presto提供了一套Connector接口，用于读取元信息和原始数据。 Presto 内置有多种数据源，如 Hive、MySQL、Kudu、Kafka 等。...小心使用内存和数据结构 GC控制 无容错 2、Presto查询优化 2.1 存储优化 ① 合理设置分区 与Hive类似，Presto会根据元信息读取分区数据，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能...② 使用列式存储 Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。...如果右边的表数据量太大，则可能会报内存溢出错误。...FROM t1 JOIN t2 ON t1.a2 = t2.a2 ④ 使用WITH语句 使用Presto分析统计数据时，可考虑把多次查询合并为一次查询，用Presto提供的子查询完成。
第3章 Presto优化 3.1 数据存储 1）合理设置分区 与Hive类似，Presto会根据元信息读取分区数据，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能。...2）使用列式存储 Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。...4）预先排序 对于已经排序的数据，在查询的数据过滤阶段，ORC格式支持跳过读取不必要的数据。比如对于经常需要过滤的字段可以预先排序。...SELECT count(*) FROM nation_orc WHERE n_name=’AUSTRALIA’; 3.2 查询SQL优化 1）只选择使用必要的字段 由于采用列式存储，选择需要的字段可加快字段的读取...如果右边的表数据量太大，则可能会报内存溢出错误。 [GOOD] SELECT ...
一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【大侠】的粉丝问了一个Python读取文件的时候报错的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。 二、解决过程 看上去代码有报错，截图如下。...这个错误倒是很常见，因为数据没有给utf-8编码，或者读取的时候，没有指定utf-8编码，都会报类似的错。 上图是他的代码，15行那里指定一下编码就可以了。 指定编码之后，就完美解决啦！...这篇文章主要分享了一个文本文件读取时utf-8错误的解决办法，针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【大侠】提问，感谢【dcpeng】给出的具体解析和代码演示。
关于Presto对lzo压缩的表查询使用记录 0.写在前面 1.正文 0.提前说明 1.查询ads层表 2.查询dwd|dws|dwt层表 3.查询ods层表 ---- ---- 0.写在前面 实验背景...❞ 2.查询dwd|dws|dwt层表 ❝「Presto不支持parquet列式存储加lzo压缩的表的查询」 ❞ Presto-Client查询语句： select * from dwd_start_log...; Presto-Client查询出错： Query 20220914_021316_00014_sthct, FAILED, 2 nodes Splits: 22 total, 0 done (0.00%...) 0:01 [0 rows, 0B] [0 rows/s, 0B/s] 查看Presto-Client查询出错的日志文件： [root@node01 presto]$ tail -500 data/.../2014/06/16/presto.html ❞ 解释说明 Presto是即席查询工具，ods层的数据含有敏感数据和脏数据，通常情况下，数据查询不需要对ods层查询，对于本项目而言，即便Presto读取不了
执行这个流程时，Spark在直接写入OSS时网络延迟通常非常高。因为所有数据都存储在OSS中，导致数据缺失本地性，所以对Hudi数据的OLAP查询也非常慢。...3.2湖上数据分析 我们使用Presto作为自助查询引擎，分析湖上的Hudi表。在每一个Presto worker节点共置Alluxio。...在这种情况下，Presto可以利用Alluxio从本地的Alluxio worker存储读取数据（称之为短路读取），无需任何额外的网络传输。...对于数据建模人员来说，数据迁移过程不仅效率低下，而且会因错误配置而导致出错，因为其中涉及多个不同配置的文件系统。...3.4基准测试 总体而言，我们观察到了Alluxio的以下优势： Alluxio 支持层次化且透明的缓存机制； Alluxio 支持读取时缓存 promote 模式； Alluxio 支持异步写模式；
引入 线上用户反馈使用Presto查询Hudi表出现错误，而将Hudi表的文件单独创建parquet类型表时查询无任何问题，关键报错信息如下 40931f6e-3422-4ffd-a692-6c70f75c9380...可以看到，当Hudi数据集中文件大小为100MB时复现了Not Valid Parquet file异常，通过Presto的web ui可以看到具体的错误堆栈如下 ?...通过错误堆栈可以进一步确认在读取parquet文件时校验失败，开始怀疑parquet文件确实被损坏，但使用parquet-tools工具检查本地parquet文件，发现无问题。 3....3.3 单步调试 IDEA中开启了debug后，通过Presto客户端查询时（ select*fromhudi_big_table），就可以进行单步调试，首先我们在 BackgroundHiveSplitLoader...，而是读取了InputSplit的数据，因此校验时抛出异常。
Presto提供了一套Connector接口，用于读取元信息和原始数据，Presto 内置有多种数据源，如 Hive、MySQL、Kudu、Kafka 等。...同时，因为使用Gateway，即使SQL查询出错，SQL也会转发到Spark及Hive上，所以我们没有使用Presto的Spill to Disk功能。...下图是线上Presto集群的SQL查询通过率及失败原因占比，'null' 表示查询成功的SQL，其他表示错误原因： ▍4.2 物理资源隔离 上文说到，对性能要求高的业务与大查询业务方混合跑，查询性能容易受到影响...=10000）解决，也可升级最新JVM解决 Worker查询hang住问题，原因HDFS客户端存在bug，当Presto与HDFS混部署，数据和客户端在同一台机器上时，短路读时一直wait锁，导致查询Hang...读取ORC Stripe Statistics出现OOM，解决方法是限制ProtoBuf报文大小，同时协助业务方合理数据治理 修改Presto内存管理逻辑，优化Kill策略，保障当内存不够时，Presto
尝试读入R，报错 line 2 did not have 2 elements 很诡异的提示！！！
必要的查询字段---由于存储的特性，选择需要的字段可加快字段的读取、减少数据量。避免采用*读取所有字段。一般再CTE模式中这种风险不是很明显为什么要避免使用*？它带来的风险？...使用近似聚合函数---大部分查询引擎或者分布式数据库(Presto, ClickHouse, Druid等)有一些近似聚合函数，对于允许有少量误差的查询场景，使用这些函数对查询性能有大幅提升。...避免使用多LIKE语句---如果是使用的Presto的话，一定要使用regexp_like，这是因为Presto查询优化器没有对多个like语句进行优化，使用regexp_like对性能有较大提升正确的...如果右边的表数据量太大，则可能会报内存溢出错误。正确的SQL：SELECT ......为了防止内存报错使用分布式JOIN(distributed-joins-enabled)在每次查询开始使用distributed_join的session选项(这个我们没有开启，用户可查询时自行开启)-
需要对查询相关信息进行数据采集： 查询基本信息（状态、内存使用、总时间、错误信息等） 查询性能信息（每一步的时间、数据输入输出数据量信息等，包括stage详情和stage下task的详情） 异常预警 Presto...统一查询引擎 Presto当前版本内存限制和管理 单机维度 GENERAL_POOL每次内存申请时，都会判断内存使用量是否超过了最大内存，如果超过了就报错，错误为“Query exceeded local...memory limit of x”，这保护了Presto会无限申请内存，只会导致当前查询出错。...集群维度 同时满足以下两点时，Presto便认为集群超出要求的内存了： GENERAL_POOL出现阻塞节点（Block node） RESERVED_POOL已经被使用 当判断出集群超出CLuster...Memory时，有两种方式管理内存： 挨个遍历每个查询，判断当前查询占用的总内存是否超过了query.max-memory（config.properties里配置），如果超过了，那么该查询就被failed
Worker节点负责实际执行查询任务以及负责与HDFS交互读取数据。...没有监控 Presto自身没有监控分析系统，只能通过Presto自身提供的短时监控页面看到最近几分钟的用户查询记录，对分析和追踪历史错误查询带来很大的不便。...控制单个查询生成split数量上限, 防止计算资源被恶意消耗。 自动发现并杀死长时间运行的查询。 兼容性方面 修复对Avro格式文件读取时丢失字段的情况。...问题追踪 除了健康报表之外，对于查询错误和性能问题，我们提供了详细的历史数据， 运维人员可以通过报表反应出的异常状况做进一步的排查。 通过报表能够发现某个用户查询时出现了外部异常 ? ? ?...实时告警平台，对于错误的查询，Presto能够实时的发送异常查询到告警平台，帮助运维人员快速响应和发现错误以便及时处理。
Spark-to-Kudu 小时/日级场景Spark-to-ClickHouse 秒级场景Spark-to-ElasticSearch 秒级场景二、技术选型目前市面上主流的开源OLAP引擎包含不限于：Hive、Presto...缺点是慢Spark SQLSparkSQL的前身是Shark，它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成,可以将结构化数据作为 Spark 的 RDD 进行查询。...Presto由于是基于内存的，而hive是在磁盘上读写的，因此presto比hive快很多，但是由于是基于内存的计算当多张大表关联操作时易引起内存溢出错误。...它能在亚秒内查询巨大的Hive表。...Impala只能读取文本文件，而不能读取自定义二进制文件。每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。这个缺点会导致正在执行的查询sql遇到刷新会挂起，查询不动。
在当前的医疗场景下，Schema变更发生次数较多，且经常使用Presto读取Hudi数据进行在线OLAP分析，在读到Schema变更过的表时很可能会产生错误结果，造成不可预知的损失，所以必须完善Presto...另外用户对使用Presto对Hudi读取的实时性要求较高，之前的方案里Presto只支持Hudi的读优化方式读取。...所以必须增加Presto对Hudi的快照查询支持。...术语说明 • read_optimized（读优化）：COW表和MOR表的ro表，只读取parquet文件的查询模式 • snapshot（快照）：MOR表的rt表，读取log文件和parquet并计算合并结果的查询模式...在presto-hudi的HudiPageSourceProvider -> HudiParquetPageSources -> 最终使用presto-parquet 的 ParquetReader读取
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