[原创]无法向HBase表插入数据的一个问题
转载必须注明出处: http://www.codelast.com/ 遇到一例无法向HBase插入数据的问题,发现问题所在之后觉得超级雷人,特记录下来。 【1】 在写程序之前,先通过 hbase shell 来创建一张数据表: create 'test', {NAME = 'f', COMPRESSION = 'NONE', VERSIONS
转载必须注明出处:http://www.codelast.com/
遇到一例无法向HBase插入数据的问题,发现问题所在之后觉得超级雷人,特记录下来。
【1】在写程序之前,先通过 hbase shell 来创建一张数据表:
create 'test', {NAME => 'f', COMPRESSION => 'NONE', VERSIONS => '1', TTL => '5184000', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}
这样,就创建了一张名为“test”的HBase表,其column family为“f”。
【2】写Java代码,用于向HBase表插入一条记录。代码如下:
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; import org.apache.log4j.Logger; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class HBasePutTest { private static Logger LOGGER = Logger.getLogger(HBasePutTest.class); private static List<put> list = new ArrayList<put>(); private static HTable tableTest = initHTableTest(); public static HTable initHTableTest() { HTable table = null; try { table = new HTable(new HBaseConfiguration(), "test"); } catch (IOException e) { LOGGER.error(e.toString()); } return table; } public static void main(String[] args) { Put put = new Put(Bytes.toBytes("abc")); put.add(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("q"), 13399L, Bytes.toBytes("123")); list.add(put); try { tableTest.put(list); LOGGER.info("Successfully put 1 record into HBase."); } catch (Exception e) { LOGGER.error(e.toString()); } finally { list.clear(); } } } </put></put>
文章来源:http://www.codelast.com/
上面的代码,向HBase的“test”表插入了一条记录,row key为“abc”,value为“123”,column family为“f”,qualifier为“q”(即,column为“f:q”),记录的timestamp为13399(随便写的一个值)。
【3】代码看上去没有什么问题,因此,我们执行它,然后回到 hbase shell,查看一下记录是否被成功地插入了名为“test”的HBase表中:
get 'test', 'abc'
这表示从“test”表中取出row key为“abc”的所有记录。
结果竟然是:一条也没有。为什么?
【4】分析问题。在经过试验之后,发现将Java代码中,要插入记录的timestamp设置为当前时间,是可以成功向HBase插入记录的,于是终于发现,原来是:创建HBase表的时候,设置的那个TTL值,使得timestamp为13399的这条记录,就算是一插入了HBase表,也会被马上删除,所以用 hbase shell 根本看不到。
文章来源:http://www.codelast.com/
所以,调试时千万要注意测试环境中的陷阱。
原文地址:[原创]无法向HBase表插入数据的一个问题, 感谢原作者分享。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



DDREASE ialah alat untuk memulihkan data daripada fail atau peranti sekat seperti cakera keras, SSD, cakera RAM, CD, DVD dan peranti storan USB. Ia menyalin data dari satu peranti blok ke peranti lain, meninggalkan blok data yang rosak dan hanya memindahkan blok data yang baik. ddreasue ialah alat pemulihan yang berkuasa yang automatik sepenuhnya kerana ia tidak memerlukan sebarang gangguan semasa operasi pemulihan. Selain itu, terima kasih kepada fail peta ddasue, ia boleh dihentikan dan disambung semula pada bila-bila masa. Ciri-ciri utama lain DDREASE adalah seperti berikut: Ia tidak menimpa data yang dipulihkan tetapi mengisi jurang sekiranya pemulihan berulang. Walau bagaimanapun, ia boleh dipotong jika alat itu diarahkan untuk melakukannya secara eksplisit. Pulihkan data daripada berbilang fail atau blok kepada satu

0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Menghadapi ketinggalan, sambungan data mudah alih perlahan pada iPhone? Biasanya, kekuatan internet selular pada telefon anda bergantung pada beberapa faktor seperti rantau, jenis rangkaian selular, jenis perayauan, dsb. Terdapat beberapa perkara yang boleh anda lakukan untuk mendapatkan sambungan Internet selular yang lebih pantas dan boleh dipercayai. Betulkan 1 – Paksa Mulakan Semula iPhone Kadangkala, paksa memulakan semula peranti anda hanya menetapkan semula banyak perkara, termasuk sambungan selular. Langkah 1 – Hanya tekan kekunci naikkan kelantangan sekali dan lepaskan. Seterusnya, tekan kekunci Turun Kelantangan dan lepaskannya semula. Langkah 2 - Bahagian seterusnya proses adalah untuk menahan butang di sebelah kanan. Biarkan iPhone selesai dimulakan semula. Dayakan data selular dan semak kelajuan rangkaian. Semak semula Betulkan 2 – Tukar mod data Walaupun 5G menawarkan kelajuan rangkaian yang lebih baik, ia berfungsi lebih baik apabila isyarat lemah

Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.

Baru-baru ini, bulatan tentera telah terharu dengan berita: jet pejuang tentera AS kini boleh melengkapkan pertempuran udara automatik sepenuhnya menggunakan AI. Ya, baru-baru ini, jet pejuang AI tentera AS telah didedahkan buat pertama kali, mendedahkan misterinya. Nama penuh pesawat pejuang ini ialah Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Ia diterbangkan sendiri oleh Setiausaha Tentera Udara AS untuk mensimulasikan pertempuran udara satu lawan satu. Pada 2 Mei, Setiausaha Tentera Udara A.S. Frank Kendall berlepas menggunakan X-62AVISTA di Pangkalan Tentera Udara Edwards Ambil perhatian bahawa semasa penerbangan selama satu jam, semua tindakan penerbangan telah diselesaikan secara autonomi oleh AI! Kendall berkata - "Sejak beberapa dekad yang lalu, kami telah memikirkan tentang potensi tanpa had pertempuran udara-ke-udara autonomi, tetapi ia sentiasa kelihatan di luar jangkauan." Namun kini,

Minggu ini, FigureAI, sebuah syarikat robotik yang dilaburkan oleh OpenAI, Microsoft, Bezos, dan Nvidia, mengumumkan bahawa ia telah menerima hampir $700 juta dalam pembiayaan dan merancang untuk membangunkan robot humanoid yang boleh berjalan secara bebas dalam tahun hadapan. Dan Optimus Prime Tesla telah berulang kali menerima berita baik. Tiada siapa yang meragui bahawa tahun ini akan menjadi tahun apabila robot humanoid meletup. SanctuaryAI, sebuah syarikat robotik yang berpangkalan di Kanada, baru-baru ini mengeluarkan robot humanoid baharu, Phoenix. Pegawai mendakwa bahawa ia boleh menyelesaikan banyak tugas secara autonomi pada kelajuan yang sama seperti manusia. Pheonix, robot pertama di dunia yang boleh menyelesaikan tugas secara autonomi pada kelajuan manusia, boleh mencengkam, menggerakkan dan meletakkan setiap objek secara elegan di sisi kiri dan kanannya dengan perlahan. Ia boleh mengenal pasti objek secara autonomi

SOTA baharu untuk keupayaan memahami dokumen multimodal! Pasukan Alibaba mPLUG mengeluarkan kerja sumber terbuka terkini mPLUG-DocOwl1.5, yang mencadangkan satu siri penyelesaian untuk menangani empat cabaran utama pengecaman teks imej resolusi tinggi, pemahaman struktur dokumen am, arahan mengikut dan pengenalan pengetahuan luaran. Tanpa berlengah lagi, mari kita lihat kesannya dahulu. Pengecaman satu klik dan penukaran carta dengan struktur kompleks ke dalam format Markdown: Carta gaya berbeza tersedia: Pengecaman dan kedudukan teks yang lebih terperinci juga boleh dikendalikan dengan mudah: Penjelasan terperinci tentang pemahaman dokumen juga boleh diberikan: Anda tahu, "Pemahaman Dokumen " pada masa ini Senario penting untuk pelaksanaan model bahasa yang besar. Terdapat banyak produk di pasaran untuk membantu pembacaan dokumen. Sesetengah daripada mereka menggunakan sistem OCR untuk pengecaman teks dan bekerjasama dengan LLM untuk pemprosesan teks.
