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IMPORTHTML拉取表格式以外的数据时出错

IMPORTHTML是Google Sheets中的一个函数，用于从网页中提取表格数据。当使用IMPORTHTML函数拉取表格式以外的数据时，可能会出现以下错误：

"Could not fetch URL"：这个错误表示IMPORTHTML无法访问指定的URL。可能的原因包括URL无效、网络连接问题或目标网站的访问限制。解决方法是确保URL正确，并检查网络连接是否正常。如果目标网站有访问限制，可以尝试使用代理服务器或联系网站管理员解决。
"Imported content is empty"：这个错误表示IMPORTHTML成功访问了URL，但未找到符合条件的数据。可能的原因是目标网页中没有符合条件的非表格数据。解决方法是检查目标网页的内容，确保存在需要提取的非表格数据。
"Table at index X not found"：这个错误表示IMPORTHTML无法找到指定索引位置的表格。可能的原因是目标网页中没有指定索引位置的表格，或者索引位置超出了表格数量范围。解决方法是检查目标网页中的表格数量和索引位置，确保正确指定。
"Query failed to run"：这个错误表示IMPORTHTML在处理数据时发生了错误。可能的原因包括数据格式不匹配、函数参数错误或其他未知问题。解决方法是检查IMPORTHTML函数的参数是否正确，并确保目标网页的数据格式与函数要求一致。

总结起来，当使用IMPORTHTML函数拉取表格式以外的数据时，需要确保URL有效、网络连接正常，目标网页中存在需要提取的非表格数据，并正确指定表格的索引位置。如果出现错误，需要仔细检查函数参数和目标网页的内容，以找出并解决问题。

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查询hudi数据集

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Mongodb mongoshake 数据同步方案与搭建一个简单的测试环境，与不同版本数据同步问题

，数据就推过来了，造成数据复制出错，或停止，mongoshake 通过添加了闩的方式，要求只有目的端的DDL 操作结束后，基于这些DDL 操作后面的数据才能发送到目的端。...如果checkpoint不存在，并且值为 1970-01-01T00:00:00Z，则开始拉取所有的OPLOG ，如果发现OPLOG 时间点比1970-01-01T00:00:00Z 还要早，则直接停止复制...full_sync.reader.collection_parallel = 6 #全量拉取数据时，一次性拉取数据表的数量 full_sync.reader.write_document_parallel...= 8 #针对一个表最大能并发多少线程进行数据的拉取 full_sync.reader.document_batch_size = 128 #一次发给目的端多少行数据 full_sync.collection_exist_drop...= false #发生主键冲突后，直接将insert语句改为UPDATE incr_sync.mongo_fetch_method = oplog #增量拉取数据的方法数据库源端信息 mongo_urls

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基于 python 、js 的一个网页模块开发流程总结

这里对SSD命中率，有两种计算方式得到的结果：计算方式一：根据机房的进程数据计算，结果以CGI接口提供，可以按照机房名称、时间等信息去拉取数据，数据按照一分钟进行计算的，拉取时需要分别拉取机房的SSD...下面将对功能模块中主要的部分进行介绍。 2、拉取数据接口数据上面提到的计算方式一，需要从CGI接口拉取数据，数据接口示例： http:xxxx/getStructedFeatureData.cgi?..."); return false; }); return true; } 问题：访问拉取数据接口，Ajax请求出现以下错误： No 'Access-Control-Allow-Origin...json格式，json和jsonp格式不匹配。...另一种计算方式的结果，是每十分钟一个表存到数据库中的，每张表的数据记录是900多条（机房数量(400+) * 2，2是因为机房里面还分UGC、影视），但是大多数的查询是按天查询，因此需要多表查询，比较耗时

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干货 | 百万QPS，秒级延迟，携程基于实时流的大数据基础层建设

以mysql-hive同步为例，DataX通过直连MySQL批量拉取数据，存在以下问题： 1）性能瓶颈：随着业务规模的增长，离线批量拉取的数据规模越来越大，影响mysql-hive镜像表的产出时间，进而影响数仓下游任务...对于一些需要mysql-hive小时级镜像的场景更加捉襟见肘。 2）影响线上业务：离线批量拉取数据，可能引起慢查询，影响业务库的线上服务。...4）缺乏对DELETE的支持：业务库做了DELETE操作后，只有整表全量拉取，才能在Hive镜像里体现。...有两种方案： 1）从mysql 批量拉取历史数据，上传到HDFS 。...需要考虑批量拉取的数据与 binlog 采集产出的mysql-hive镜像的格式差异，比如去重主键的选择，排序字段的选择等问题。

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怎么剔除部分列求和？1个小问题，8集免费视频 | PQ基础到实战

/Z以外的其他列进行求和，那么，当仓库发生变化时，就极可能出错——仓库多了，有部分没算上；仓库少了，会因为找不到列而出错： - 2 - 实际上，要解决这个问题并不难，以下提供两种方法供大家参考。...方法1：分组中筛选分组筛选法，是利用在分组过程中筛选表的功能，先得到目标求和列，然后再按需要对仓库进行逆透视来实现。...Step-01 分组选择规格列，单击转换菜单下的“分组依据”：在弹出的分组依据对话框中选择高级，然后添加新的聚合方式（对数量进行求和，以及取分组下的所有行）。...Step-02 修改分组步骤公式这时，分组生成的步骤公式里，对求和直接取了数量列的所有数据，而我们要取指定的内容（如不包含A和Z仓库），这时，我们可以将数量求和的部分进行修改，即通过Table.SelectRows...| PQ重点函数透视与逆透视不到20分钟，彻底理解PQ表、行、列及相互转换方法很多朋友在学PQ、PP的时候，经常会感觉：别人给出解决办法时，看起来倒挺简单的，但自己一动手，却感觉没有思路，无法下手

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5、典型离线消息表的设计以及拉取离线消息的过程 ① 存储离线消看书的表主要字段大致如下： -- 消息接收者ID receiver_uidvarchar(50), -- 消息的唯一指纹码（即消息ID...(B,uid); } ② 优化方案1：先拉取各个好友的离线消息数量，真正用户B进去看离线消息时，才往服务器发送拉取请求（手机端为了节省流量，经常会使用这个按需拉取的优化）。...③ 优化方案2：如下图所示，一次性拉取所有好友发送给用户B的离线消息，到客户端本地再根据sender_uid进行计算，这样的话，离校消息表的访问模式就变为->只需要按照receiver_uid来查询了...7、消息接收方一次拉取大量离线消息导致速度慢、卡顿的解决方法用户B一次性拉取所有好友发给ta的离线消息，消息量很大时，一个请求包很大、速度慢，容易卡顿怎么办？ ?...如同在线消息的应用层ACK机制一样，离线消息拉时，不能够直接删除数据库中的离线消息，而必须等应用层的离线消息ACK（说明用户B真的收到离线消息了），才能删除数据库中的离线消息。

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