文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Java中在时间戳计算的过程中遇到的数据溢出问题

背景 今天在跑定时任务的过程中，发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常，出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象，计算时间戳的代码大致如下。...30 * 24 * 60 * 60 * 1000计算结果大于Integer.MAX_VALUE，所以出现了数据溢出，从而导致了计算结果不准确的问题。...到这里想必大家都知道原因了，这是因为java中整数的默认类型是整型int，而int的最大值是2147483647， 在代码中java是先计算右值，再赋值给long变量的。...在计算右值的过程中（int型相乘）发生溢出，然后将溢出后截断的值赋给变量，导致了结果不准确。 将代码做一下小小的改动，再看一下。...因为java的运算规则从左到右，再与最后一个long型的1000相乘之前就已经溢出，所以结果也不对，正确的方式应该如下：long a = 24856L * 24 * 60 * 60 * 1000。

99210

NumPy 1.26 中文文档（五十五）

(gh-21483) 变更 更好地报告整数除法溢出 标量和数组的整数除法溢出以前会提供RuntimeWarning，返回值未定义，导致在罕见情况下崩溃： >>> np.array([np.iinfo(np.int32...array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=int32) 整数除法溢出现在返回输入 dtype 的最小值并引发以下RuntimeWarning： >>>...(gh-21483) 变更 更好地报告整数除法溢出 标量和数组的整数除法溢出以前会提供RuntimeWarning，返回值未定义，导致在罕见情况下崩溃： >>> np.array([np.iinfo(np.int32...array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=int32) 整数除法溢出现在返回输入 dtype 的最小值，并引发以下RuntimeWarning： >>>...(gh-22457) 更好地报告整数除法溢出 标量和数组的整数除法溢出以前会提供RuntimeWarning，返回值未定义，导致在罕见情况下崩溃： >>> np.array([np.iinfo(np.int32

12910
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    有史以来最全的异常类讲解没有之一！第三部分爆肝4万字，终于把Python的异常类写完了！最全Python异常类合集和案例演示，第三部分

    Warning Warning 在 Python 中是一种用于向用户发出警告的信号，表明程序在运行时遇到了一些潜在的问题，但这些问题并不严重到需要立即停止程序执行的程度。...在标准Python环境中，这将是一个非常大的整数，而不会触发溢出或警告。...然后，它尝试计算这个数组的平均值，这个操作可能会因为浮点数的精度问题或溢出而触发 RuntimeWarning。...请注意，由于 Python 的版本和解释器实现可能会有所不同，因此在实际开发中，当你遇到 SyntaxWarning 时，应该仔细分析警告信息，并考虑更新你的代码以使用推荐的语法特性。...这种异常对于文件操作中的错误处理非常重要，因为它允许程序在遇到问题时能够优雅地处理，而不是直接崩溃。

    10200

    Spark 出现的问题及其解决方案

    控制reduce端缓冲大小以避免OOM 在Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据...，即48MB，此时，再加上reduce端执行的聚合函数的代码，可能会创建大量的对象，这可难会导致内存溢出，即OOM。...如果一旦出现reduce端内存溢出的问题，我们可以考虑减小reduce端拉取数据缓冲区的大小，例如减少为12MB。 在实际生产环境中是出现过这种问题的，这是典型的以性能换执行的原理。...如果你遇到某些情况，不希望有返回值，那么可以通过下述方式解决： 返回特殊值，不返回NULL，例如“-1”； 在通过算子获取到了一个RDD之后，可以对这个RDD执行filter``操作，进行数据过滤，将数值为...根据实际的生产环境试验，一条sql语句的or关键字控制在100个以内，通常不会导致JVM栈内存溢出 8.

    1K20

    Python 基础（十四）：错误和异常

    - Warning +-- DeprecationWarning +-- PendingDeprecationWarning +-- RuntimeWarning...四类异常，Exception 为所有非系统退出类异常的基类，Python 提倡继承 Exception 或其子类派生新的异常；Exception 下包含我们常见的多种异常如：MemoryError（内存溢出...ImportError 导入模块/对象失败 LookupError 无效数据查询的基类 IndexError 序列中没有此索引(index) KeyError 映射中没有这个键 MemoryError 内存溢出错误...FutureWarning 关于构造将来语义会有改变的警告 OverflowWarning 旧的关于自动提升为长整型(long)的警告 PendingDeprecationWarning 关于特性将会被废弃的警告 RuntimeWarning...None ''' try 语句的工作方式为： 首先，执行 try 子句 （在 try 和 except 关键字之间的部分）； 如果没有异常发生， except 子句 在 try 语句执行完毕后就被忽略了

    1.4K20

    Kotlin学习笔记(五)-常见高阶函数

    $intElement" }) }) reduce 求list的和、求阶乘 求和： /reduce求list的和 acc是累加的结果 i是每次遍历出来的元素 val int...map(::factorial).filter { it % 2 == 1 }) println((0..6).map(::factorial).takeWhile { it 遇到第一个不满足条件的停止输出...这允许一些通常用循环写的算法改用递归函数来写，而无堆栈溢出的⻛险。当一个函数用tailrec修饰符标记并满足所需的形式时，编译器会优化该递归，留下一个快速而高效的基于循环的版本。 这是官网的说法。...return null if (head.value == value) return head return findListNode(head.next, value) } //返回中存在...在Java中调用完方法，方法内部的状态是不会被记住的，但是在Kotlin中，函数的状态在调用后不会被销毁。

    91720

    三分钟读懂Softmax函数

    比如，在互联网广告和推荐系统中，曾广泛使用Sigmod函数来预测某项内容是否有可能被点击。Sigmoid函数输出值越大，说明这项内容被用户点击的可能性越大，越应该将该内容放置到更加醒目的位置。...在深度学习进行反向传播时，我们经常需要求导，指数函数求导比较方便： 。...指数函数 但正因为指数在x轴正轴爆炸式地快速增长，如果 比较大， 也会非常大，得到的数值可能会溢出。溢出又分为下溢出（Underflow）和上溢出（Overflow）。...当数值过小的时候，被四舍五入为0，这就是下溢出；当数值过大，超出了最大界限，就是上溢出。...比如，仍然用刚才那个NumPy实现的简单的Softmax： b = np.array([20, 300, 5000]) softmax(b) 会报错： RuntimeWarning: overflow

    16.3K31

    【Python面试】 列举Python中的标准异常类？

    如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。 废话不多说，开始今天的题目： 问：列举几个Python中的标准异常类？...用户中断执行(通常是输入^C) LookupError 无效数据查询的基类 IndexError 序列中没有没有此索引(index) KeyError 映射中没有这个键 MemoryError 内存溢出错误...FutureWarning 关于构造将来语义会有改变的警告 OverflowWarning 旧的关于自动提升为长整型(long)的警告 PendingDeprecationWarning 关于特性将会被废弃的警告 RuntimeWarning...可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告 SyntaxWarning 可疑的语法的警告 UserWarning 用户代码生成的警告 如果对于参考答案有补充的，大家可以在评论区指出和补充

    68640

    Mapreduce shuffle详解

    每次内存缓冲区达到溢出阈值，就会新建一个溢出文件(spill file)，因此在map任务写完其最后一个输出记录之后，会有几个溢写文件。在任务完成之前，溢出文件被合并成一个已分区且已排序的输出文件。...前面曾说过，combiner可以在输入上反复运行，单不影响最终的结果。如果只有一两个溢出文件，那么对map输出的减少不值得调用combiner，就不会为map输出再次运行combiner。...在reduce端获取所有的map输出之前，Reduce端的线程会周期性的询问master 关于map的输出。...在最后阶段，即reduce阶段，直接把数据输入reduce函数，从而省略了一次磁盘往返行程，并没有将这5个文件合并成一个已排序的文件最为最后一趟。最后的合并可以来自内存和磁盘片段。...在reduce阶段，对已排序输出中的每个键调用reduce函数。此阶段的输出直接写到输出文件系统，一般为hdfs。 注意： 每趟合并的文件数实际上比上面例子中展示的有所不同的。

    1.4K42

    大数据开发：MapReduce排序问题详解

    排序是MapReduce的灵魂，MapReduce在Map和Reduce的两个阶段当中，都在反复地执行排序。...MapReduce如何执行排序 在Map端： 每个Map任务都有一个环形的内存缓冲区用于存储任务输出。缓冲区达到一定的阈值(默认80%)，一条后台线程便开始把内容溢出(spill)到磁盘。...每次内存缓冲区达到溢出阈值，就会新建一个溢出文件(spill file)。 在写磁盘之前，线程首先根据数据最终要传的Reduce把数据划分成相应的分区(partition)。...在任务完成之前，溢出文件被合并成一个已分区且已排序的输出文件。如果溢出文件多于设置的数量，combiner就会在输出文件写到磁盘之前再次运行。...在Reduce端： 复制阶段，如果Map的输出相当小，会被复制到Reduce任务的JVM内存中；否则Map输出被复制到磁盘。随着磁盘上副本增多，后台线程会将它们合并为更大的、排好序的文件。

    2.9K10

    【大数据哔哔集20210107】聊聊MapReduce中的排序二次排序辅助排序

    在MapReduce的shuffle过程中执行了三次排序，分别是： map的溢写阶段：根据分区以及key进行快速排序 map的合并溢写文件：将同一个分区的多个溢写文件进行归并排序，合成大的溢写文件 reduce...缓冲区达到一定的阈值(默认80%)，一条后台线程便开始把内容溢出(spill)到磁盘。每次内存缓冲区达到溢出阈值，就会新建一个溢出文件(spill file)。...在写磁盘之前，线程首先根据数据最终要传的reduce把数据划分成相应的分区(partition)(图中partitions)。在每个分区中，后台线程按键进行内存中排序(排序是在map端进行的)。...在任务完成之前，溢出文件被合并成一个已分区且已排序的输出文件(图中merge on disk)。如果溢出文件多于设置的数量，combiner就会在输出文件写到磁盘之前再次运行。...Reduce阶段，执行reduce任务，把最后一趟合并的数据直接输入reduce函数，从而省略了一次磁盘往返行程。 那么，什么是二次排序呢？

    85350

    「干货」Hive常用10大应用技巧『Hive系列2』

    02 数据倾斜出现原因及解决方案 正所谓“不怕数据大，就怕发生数据倾斜”，数据倾斜是Hive经常遇到的问题，同时也是面试的高发问题。...将较大的表放在inner join操作符的右侧，可以提高查询效率，执行速度快，不容易出现计算内存溢出错误。...08 order by与distribute by sort by的区别「排序场景」 在排序场景中，这两个函数使我们经常遇到的，这两者的区别在于： 「order by」 适用于全局排序，数据放在一个reduce...「distribute by sort by」 适用于分组排序及全局排序，数据放在多个reduce中处理。...09 union与union all的区别「merge场景」 当需要将多个数据源合并在一起的时候，会遇到union的情况。 「union」 合并过程中，数据集去重合并。

    1.7K10

    MapReduce快速入门系列(5) | MapReduce任务流程和shuffle机制的简单解析

    Hello，大家好，在本系列的第一篇博文中，博主已经为大家介绍了MapReduce的相关概念。其中谈到了MapReduce主要由Map和Reduce两个过程组成!...>形式的中间结果,再交给对应的Reduce 进行处理,这个过程也就是小菌需要为大家介绍的,叫做Shuffle(混洗)。...第9步：Reduce Reduce：根据业务需求进行最终的合并汇总。...最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下： ① MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中 ② 从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件...，可能会溢出多个文件 ③ 多个溢出文件会被合并成大的溢出文件 ④ 在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进行排序 ⑤ ReduceTask根据自己的分区号，去各个

    1K30

    Mapreduce实现原理总结

    i>Map端执行流程        ①.每个输入分片通过一个map任务来处理，map的输出暂时存入一个环形缓冲区中（该缓冲区默认大小为100M，阈值为80%），当缓冲区要溢出的时候，在本地系统中创建一个溢出文件...，将溢出内容写入到该溢出文件中。        ...②.在写入本地磁盘之前，后台线程首先根据reduce任务的数目将数据划分成相同数目的分区，然后将要写入到本地磁盘的数据hash的方式写入一个分区中，然后对每个分区中的数据进行排序，如果有Combiner...③.将分区中的数据拷贝到相应的reduce任务中。...②.随着溢写文件不断增多，后台线程将溢写的文件在进行一次合并，变为一个更大的文件。         ③.最后一次将合并的结果输出到reduce函数中，reduce函数将相关处理结果写入HDFS中。

    83910
    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

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券