我正在尝试创建一个带有分区和填充因子的PostgreSQL表,并且得到了一个错误。
CREATE TABLE public."Test1" (
col1 int NOT NULL GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY,
col2 varchar NULL,
col3 date null
)
partition by range (col3)
WITH (
fillfactor=80
);
错误是:
Error occurred during SQL query execution
Reason:
SQL Error
我有一个表,该表是在date列上分区的,具有默认分区。在删除过程中,我们删除比保留日期更早的分区,然后删除比保留日期更早的记录,以便捕获默认情况下的任何记录。
delete语句没有使用分区消除。
我将日期从表中选择为日期变量,然后在查询中使用该日期:
declare v_retention_date date;
select retention_date
from schemaname.parametertable
into v_retention_date;
select count(*)
into v_row_count
from schemaname.tablename
where
Kafka ProducerRecord api有几个不同的构造函数。
我希望能够指定主题、时间戳、键和值,但不能指定分区。
我能看到的最接近的选项如下,但它迫使我指定一个分区号:
public ProducerRecord(String topic, Integer partition, Long timestamp, K key, V value)
是否可以将null放在那里,然后使用基于密钥的标准分区算法;或者这会产生不必要的副作用吗?
我试图在分区键的基础上将流分割成多个分区,但很明显,它不起作用。实现是这样的,所以我有一个类,比如Metrices
public class Metrice {
public string MetriceType { get; set; }
public double MetriceValue { get; set; }
}
这些节拍器将一次异步地消耗一次,可能有不同的MetriceType。我试图实现的是在MetriceType基础上创建分区。我已经尝试过了。
将消息密钥(partitionKey)设置为MetricesType;
public Message&
当我从spark运行这个示例应用程序时,我看到UI上有一个带有8个任务的执行器。为什么这么小的数据集需要8个任务?
请注意,我是在一个独立的本地集群运行8个核心。
val data = Array(1,2,3,4)
val distData = sc.parallelize(data)
distData.collect()
AssocGrpNodeLimit是什么?squeue命令显示它是我的工作尚未运行的“原因”。我很惊讶,因为有些节点是空闲的。这是我所见过的最高优先级(2126)。我在谷歌上搜索了一下,我发现它是中的一个返回值
/* Given a job's reason for waiting, return a descriptive string */
extern char *job_reason_string(enum job_state_reason inx)
{
...
case WAIT_ASSOC_GRP_NODE:
return "AssocGrpNo