在scala中运行delete查询时什么也没有发生

在Scala中运行delete查询时什么也没有发生，可能有以下几种情况：

查询条件不满足：如果delete查询的条件不满足数据库中的任何记录，那么删除操作将不会对数据库产生任何影响，也不会返回任何错误信息。
数据库连接问题：如果在运行delete查询时出现数据库连接问题，比如连接超时、连接断开等，那么删除操作将无法执行，也不会返回任何错误信息。
权限不足：如果当前用户对数据库表没有足够的权限执行删除操作，那么delete查询也不会产生任何效果，并且可能会返回权限不足的错误信息。
语法错误：如果在编写delete查询语句时存在语法错误，比如表名、字段名拼写错误，或者使用了错误的SQL语法，那么查询将无法执行，也不会返回任何错误信息。

针对以上情况，可以采取以下措施：

检查查询条件：确保delete查询的条件正确，并且能够满足数据库中的记录。
检查数据库连接：确保数据库连接正常，没有超时或者断开的情况。
检查权限：确认当前用户对数据库表有足够的权限执行删除操作。
检查语法：仔细检查delete查询语句的语法，确保表名、字段名等信息正确无误。

如果以上措施都没有解决问题，可以考虑查看数据库的日志文件或者咨询数据库管理员以获取更多的信息和帮助。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云服务器 CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云原生应用引擎 TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
云存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
人工智能 AI：https://cloud.tencent.com/product/ai

相关·内容

Spark RDD 操作详解——Transformations

在 Spark 中，所有的 transformations 都是 lazy 的，它们不会马上计算它们的结果，而是仅仅记录转换操作是应用到哪些基础数据集上的，只有当 actions 要返回结果的时候计算才会发生...但是可以使用 persist (或 cache)方法持久化一个 RDD 到内存中，这样Spark 会在集群上保存相关的元素，下次查询的时候会变得更快，也可以持久化 RDD 到磁盘，或在多个节点间复制。...基础在 Spark-shell 中运行如下脚本 scala> val lines = sc.textFile("test.txt") scala> val lineLengths = lines.map...同样，lineLengths 由于 lazy 模式也没有立即计算。第三步： reduce 是一个 action，所以真正执行读文件和 map 计算是在这一步发生的。...Spark 将计算分成多个 task，并且让它们运行在多台机器上。每台机器都运行自己的 map 部分和本地 reduce 部分，最后将结果返回给驱动程序。

7553 0

快速了解Flink SQL Sink

在流处理过程中，表的处理并不像传统定义的那样简单。对于流式查询（Streaming Queries），需要声明如何在（动态）表和外部连接器之间执行转换。...在插入（Insert）和更新（Update）都被编码为 Upsert 消息；在删除（Delete）编码为 Delete 信息。...这样，自定义流处理或批处理程序就可以继续在Table API 或 SQL 查询的结果上运行了。...有些类似于更新模式中 Retract 模式，它只有 Insert 和 Delete 两类操作。...explain 方法会返回一个字符串，描述三个计划：未优化的逻辑查询计划优化后的逻辑查询计划实际执行计划我们可以在代码中查看执行计划： val explaination: String = tableEnv.explain

3.1K4 0

Flink Table&SQL必知必会（干货建议收藏）

Table API是一套内嵌在Java和Scala语言中的查询API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如select、filter和join）。...接下来就可以对表做查询转换了。 Flink给我们提供了两种查询方式：Table API和 SQL。 Table API的调用 Table API是集成在Scala和Java语言内的查询API。...组合类型，比如元组（内置Scala和Java元组）、POJO、Scala case类和Flink的Row类型等，允许具有多个字段的嵌套数据结构，这些字段可以在Table的表达式中访问。...这样，自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API或SQL查询的结果上运行了。将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型。...在将数据流转换为表时，有两种定义时间属性的方法。

2.3K2 0

Mysql To ES By Flink-CDC

核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。...，在ES中进行多重匹配查询数据ID public String getID(String element,String before_after) throws IOException {...firstSearchRequest.source(searchSourceBuilder); request.add(firstSearchRequest); } //在response...中拿到配对数据id MultiSearchResponse response = client.msearch (request, RequestOptions.DEFAULT...(index,element,"before"); } catch (IOException e) { System.out.println("运行异常")

8841 0

使用SBT正确构建IndexedRDD环境

开始引入 IndexedRDD 参见 Github 的说明，在 build.sbt 中添加： //这句很关键 resolvers += "Spark Packages Repo" at "http://...libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-graphx" % "2.2.0" 编译错误注意：这里出现了一个天坑，总是编译（包含IndexedRDD时）...2）但是这并不是Flink推荐我们去做的，推荐的做法是在代码中引入一下包： import org.apache.flink.streaming.api.scala._ 如果数据是有限的（静态数据集）...val indexed4 = indexed2.put(-100L, 111).delete(Array(998L, 999L)).cache() indexed2.get(-100L) //...Sbt 单一管理依赖后该错误也没有复现。

1K3 0

Flink重点难点：Flink Table&SQL必知必会(一)

Table API是一套内嵌在Java和Scala语言中的查询API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如select、filter和join）。...接下来就可以对表做查询转换了。 Flink给我们提供了两种查询方式：Table API和 SQL。 Table API的调用 Table API是集成在Scala和Java语言内的查询API。...组合类型，比如元组（内置Scala和Java元组）、POJO、Scala case类和Flink的Row类型等，允许具有多个字段的嵌套数据结构，这些字段可以在Table的表达式中访问。...这样，自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API或SQL查询的结果上运行了。将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型。...在任何时间点，连续查询的结果在语义上，等同于在输入表的快照上，以批处理模式执行的同一查询的结果。在下面的示例中，我们展示了对点击事件流中的一个持续查询。

2.1K1 0

Apache Hudi 0.5.1版本重磅发布

注意这里的scala_version为2.11或2.12。在0.5.1版本中，对于timeline元数据的操作不再使用重命名方式，这个特性在创建Hudi表时默认是打开的。...注意，无论使用哪种方式，在升级Writer之前请先升级Hudi Reader(查询引擎)版本至0.5.1版本。...注意当写hoodie.properties文件时（毫秒），一些查询将会暂时失败，失败后重新运行即可。...Hive同步工具将会为MOR注册带有_ro后缀的RO表，所以查询也请带_ro后缀，你可以使用--skip-ro-suffix配置项来保持旧的表名，即同步时不添加_ro后缀。...0.5.1版本中，供presto/hive查询引擎使用的hudi-hadoop-mr-bundle包shaded了avro包，以便支持real time queries（实时查询）。

1.2K3 0

0767-Hive ACID vs. Delta Lake

Qubole现在支持对存储在Cloud数据湖中的数据进行高效的Update和Delete。...在比较了不同的技术方法之后，我们选择了Apache Hive的ACID事务作为Qubole中update/delete支持的基础。...我们的解决方案建立在Hive的Metastore Server上，当数据发生变化时，可以提供自动或者手动的合并/清除操作。简介 2.1 开源用户设置指南 1.用户必须使用Hive 3.0及更高版本。...但是，Hive 3.1中的Hive ACID compaction不是作为事务运行的。导致的结果就是，compaction(执行rename操作)与读取操作同时运行是不安全的。...它们在查询开始时打开，并在查询结束时关闭；Hive事务中的任何失败都会使整个Presto事务失败。

2K2 0

为什么比起 IntelliJ IDEA，我更喜欢 Eclipse…

在过去的12年时间里，我主要使用Eclipse，但是在某些情况下，我使用IDEA——在我编写Scala的时候，编写Android的时候，以及最近——由于Eclipse未能为Java 9发行版做好准备，所以经过半天的努力之后...不仅仅是因为我已经内化了所有的关键字组合（你可以在IDEA中重用这些组合），也是因为在IDEA中还有一些我觉得更糟糕的东西。...我在某个地方读到过说IDE过度地重画屏幕元素，所以这可能就是原因。Eclipse感觉更顺畅（我知道这不是一个合适的论据，但我也没有更精确的数据了）。...但是当我运行（Spring Boot）应用程序时，它会在底部不是控制台的面板中输出东西，并且没有搜索。 8、CTRL +箭头默认跳过整个单词，而不是“骆峰式”单词。...几乎大家总是希望能够逐个单词（在驼峰式大小写情况下）地遍历变量，而不是跳过整个变量（方法/类）名称。 9、几年前，当我将它用于Scala时，那个项目从未真正编译过。

1.9K3 0

挑逗 Java 程序员的那些 Scala 绝技

通过 Scala 提供的集合操作，我们基本上可以实现 SQL 的全部功能，这也是为什么 Scala 能够在大数据领域独领风骚的重要原因之一。...六、并发编程挑逗指数: 五星在 Scala 中，我们在编写并发代码时只需要关心业务逻辑即可，而不需要关注任务如何执行。我们可以通过显式或隐式方式传入一个线程池，具体的执行过程由线程池完成。...而在 Scala 中，我们可以通过 Future 捕获任意线程中发生的异常。...在 Scala 中，为了实现上面的运算，我们只需要实现一个简单的隐式转换就可以了。 ? 更好的运行时性能在日常开发中，我们通常需要将值对象转换成 Json 格式以方便数据传输。...而 Scala 则可以在编译时为值对象生成隐式的 Json 编解码器，这些编解码器只不过是普通的函数调用而已，不涉及任何反射操作，在很大程度上提升了系统的运行时性能。

1K2 0

干货 | 五千字长文带你快速入门FlinkSQL

Table API是一套内嵌在Java和Scala语言中的查询API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如select、filter和join）。...而对于Flink SQL，就是直接可以在代码中写SQL，来实现一些查询（Query）操作。...在Flink中，用常规字符串来定义SQL查询语句。SQL 查询的结果，是一个新的 Table。...组合类型，比如元组（内置Scala和Java元组）、POJO、Scala case类和Flink的Row类型等，允许具有多个字段的嵌套数据结构，这些字段可以在Table的表达式中访问。...这样，自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API或SQL查询的结果上运行了。

1.9K1 0

Hadoop 生态里，为什么 Hive 活下来了？

分布式文件系统（HDFS）中存储大量的数据集，运行于商业硬件集群之上。并行执行计算作业时使用 MapReduce 的数据。这类任务的分配由 Yarn 管理。...主接口是一种编程语言，最初是 Java 或 Scala。这些组件在 Apache 基金会下开源，可以免费使用。这套技术已经成为几年来大规模分析的标准。...可发现性当公开新数据并更新数据时，Hive Metastore 会变成包含在对象存储中的所有集合的目录。如果维护得当，就可以发现可供查询的数据集。...这就是说，如果模式在某一时刻发生了变化，那么它将被记录到 Hive Metastore 中。在访问数据时，可以使用合适的模式进行访问。...可观察性工具可观察性工具的主要目的是在运行中监控数据管道的质量和数据本身。

3551 0

Hadoop 生态里，为什么 Hive 活下来了？

5321 0

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Structured Streaming 编程指南 | ApacheCN

您将首先需要运行 Netcat （大多数类 Unix 系统中的一个小型应用程序）作为 data server 通过使用 $ nc -lk 9999 然后，在一个不同的终端，您可以启动示例通过使用 Scala...但是，当这个查询启动时， Spark 将从 socket 连接中持续检查新数据。...当存在名为 /key=value/ 的子目录并且列表将自动递归到这些目录中时，会发生 Partition discovery （分区发现）。...5 minutes"), $"word" ).count() 处理 Late Data （迟到数据）和 Watermarking （水印）现在考虑以下如果其中一个 event 迟到应用程序会发生什么...如果这个查询以 Update output mode （更新输出模式）运行（稍后在 Output Modes 部分中讨论），引擎将不断更新 Result Table 中窗口的 counts ，直到 window

5.3K6 0

Saleforce 基于 Kotlin 构建数据管道的探索和实践

作者 | Saleforce 工程博客译者 | 王强策划 | 蔡芳芳直到最近，我们都和许多公司一样在基于 Java 或 Scala 的那几种技术（包括 Apache Spark、Storm 和...1为什么是 Kotlin？我们选择 Kotlin 主要基于如下考虑： Kotlin 中对数据 bean 类的丰富支持让我们无需再编写显式的 getter 和 setter。...在 Java 中使用 Kotlin 接口也几乎不存在摩擦，并且我们在 Kotlin 中实现的 API 还被其他使用 Java 的团队用上了。...Spark 作业是用 Scala 编写的，但它们会消费用 Kotlin 编写的库。我们使用这些 Spark 作业运行复杂的 SparkML 模型。...Kotlin 可以在一个文件中拥有多个类，并能够使用顶级函数，这让我们的代码组织起来更轻松了，大大减少了我们需要导航的文件数量。

7511 0

delete大表时发生的一些有趣的现象

delete大表时发生的一些有趣的现象最近，由于某个业务需求，要删除某个表中30天以前的数据，该表的数据已经保存了三四年了，整个表的大小也已经有110G了，说实话，这种的我之前都没有处理过。...由于这样那样的原因吧，暂时选择了先delete的方法，每次删除表中的1000条数据，然后sleep 1s，接着删除，在删除到3000w条左右的时候，删除的操作就比较耗时了，于是我手动删除了一下，看看删除的效果...，在删除表的过程中，看到了几个有意思的现象： 1、where条件不一样，花费的时间有显著差距。...id是3000w左右的时候运行时长和id是5000w左右的时候运行时长是不一样的，而且差距有10倍之多。...为什么这个操作也能这么慢？innodb中查询优化器对于这种查询究竟会怎么处理？关于大表的数据删除，有没有更好的处理办法？（上百G的表），如果大家有好的办法，还请后台留言，不吝赐教。。。

9663 0

30个Kafka常见错误小集合

leader变更时当leader从一个broker切换到另一个broker时，要分析什么原因引起了leader的切换。...在执行删除topic命令时，会提示无法删除，这是因为在server.properties的配置文件中，kafka默认为无法删除即false，因此需要去各个节点的配置文件中修改 delete.topic.enable...整个运行流程，首先我们在使用producer生产几条数据：此时，我们在ssh工具上（小厨用的是SecureCRT，蛮好用的嘞），clone一个Session。执行....假设网络运行正常，云上 Kafka 在建立连接时，会对客户端进行鉴权。...sysctl vm.max_map_count=262144 #进程中内存影视区域的最大数量。在调用malloc，直接调用mmap和mprotect和加载共享库时产生内存映射区域。

6.9K4 0

挑逗 Java 程序员的那些 Scala 绝技

通过 Scala 提供的集合操作，我们基本上可以实现 SQL 的全部功能，这也是为什么 Scala 能够在大数据领域独领风骚的重要原因之一。...Scala 中，我们在编写并发代码时只需要关心业务逻辑即可，而并不需要关注底层的线程池如何分配。...而在 Scala 中，我们可以通过 Future 捕获任意线程中发生的异常。...+ halfDollar // 等价于 doubleToDollar(0.5) + halfDollar 更好的运行时性能在日常开发中，我们通常需要将值对象转换成 Json 格式以方便数据传输。...而 Scala 则可以在编译时为值对象生成隐式的 Json 编解码器，这些编解码器只不过是普通的函数调用而已，不涉及任何反射操作，在很大程度上提升了系统的运行时性能。

2K7 0

Table API&SQL的基本概念及使用介绍

Table API和SQL集成在共同API中。这个API的中心概念是一个用作查询的输入和输出的表。本文档显示了具有表API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册表，如何查询表以及如何发出表。...，但是当另一个查询引用已注册的表时将被内联处理。...Table API或者SQL查询在一下情况下被翻译： A),表被输出到TableSink，即当调用Table.writeToSink()时。...在本节中，我们将介绍如何完成这些转换。 1，Scala的隐式转换 Scala Table API提供DataSet，DataStream和Table类的隐式转换。...以这种方式，可以基于Table API或SQL查询的结果运行自定义DataStream或DataSet程序。

6.3K7 0

Hadoop Spark太重，esProc SPL很轻

特别是Spark 中的 RDD 采用了 immutable 机制，在每个计算步骤后都会复制出新的 RDD，造成内存和 CPU 的大量占用和浪费，离开大内存甚至无法运行，所以技术上还是很重。...可想而知，安装、配置、调试都很困难，日常运行的维护、管理工作也不容易。即使克服这些困难让Hadoop运行起来了，编写大数据计算代码时还会面临更大的麻烦。...使用简单 SPL采用轻量级技术，自然更容易安装、配置和运行维护。SPL不仅可以作为独立服务器使用，还很容易集成到需要高性能计算的应用中，比如即时查询系统，只要引入几个jar包即可。...如果用MapReduce/Scala来写，会更加困难。即使是用SQL实现，写出来的这段代码和漏斗的步骤数量相关，每增加一步就要再增加一段子查询。...案例3：某商业银行的手机银行APP，活期明细查询，数据量大且高并发。基于Hadoop的某商用数据仓库：高并发时无法达到秒级的响应速度，只好换用6台ES集群。

7144 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

在scala中运行delete查询时什么也没有发生

相关·内容

Spark RDD 操作详解——Transformations

快速了解Flink SQL Sink

Flink Table&SQL必知必会（干货建议收藏）

Mysql To ES By Flink-CDC

使用SBT正确构建IndexedRDD环境

Flink重点难点：Flink Table&SQL必知必会(一)

Apache Hudi 0.5.1版本重磅发布

0767-Hive ACID vs. Delta Lake

为什么比起 IntelliJ IDEA，我更喜欢 Eclipse…

挑逗 Java 程序员的那些 Scala 绝技

干货 | 五千字长文带你快速入门FlinkSQL

Hadoop 生态里，为什么 Hive 活下来了？

Hadoop 生态里，为什么 Hive 活下来了？

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Structured Streaming 编程指南 | ApacheCN

Saleforce 基于 Kotlin 构建数据管道的探索和实践

delete大表时发生的一些有趣的现象

30个Kafka常见错误小集合

挑逗 Java 程序员的那些 Scala 绝技

Table API&SQL的基本概念及使用介绍

Hadoop Spark太重，esProc SPL很轻

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐