这个日志信息说明你的 Spark 作业没有接收到任何资源。这可能意味着集群中没有注册的工作节点(worker nodes),或者这些节点没有足够的资源来运行你的作业。 以下是一些可能的解决方案: 检查你的 Spark 集群状态。确认所有的工作节点是否已经注册,并且它们的状态是健康的。你可以通过访问 Spark Master 节点 UI 来检查这些信息。 确..
这个错误信息表明你的作业请求的资源超过了任何一个工作节点(Worker)能够提供的资源。这在分布式计算框架,比如 Apache Spark 或 Hadoop 环境中可能会出现。 以下是一些解决方法: 降低资源需求:检查并调整作业配置,减少你的应用需要的资源。例如,在Spark中,你可以通过降低"spark.executor.memory"或者"spark.driv..
这种需求通常需要 JavaScript 来实现。当 div 到达顶部时,给它添加一个新的 CSS 类来使其固定。以下是一种可能的实现方式: !DOCTYPE html html head style .sticky { position: fixed; top: 0; width: 100%; } /style /head body div id="navbar&..
这个信息意味着你的Cube定义没有指定分区日期列(Partition Date Column)。在Apache Kylin中,可以通过设置分区日期列来为cube数据做分区,这样可以提高数据处理和查询性能。 如果你的Cube不需要分区或者你不打算使用增量构建(Incremental Build)功能,那么可以按照提示直接点击 "Build" 按钮去构建你的Cube。 但是,..
在 Apache Kylin 中,aggregation_groups 是 cube 设计的一部分。它定义了一个或多个维度组(dimension groups),用于预聚合数据以提高查询性能。 每个 aggregation group 是一个 cube 维度的子集,每个子集中的维度将会一起进行预聚合。这意味着,Kylin 将为每个可能的组合生成预聚合的结果并存储,以便在查询时使用。 在 Kylin 中定义 ..
这个错误表明在执行Apache Kylin查询时,尝试将HybridInstance对象转换为(也就是强制类型转换)CubeInstance对象,但是这种类型转换是无效的。HybridInstance和CubeInstance是Kylin中两种不同的对象,不能直接相互转化。 可能的解决方案包括: 检查你的代码:确保创建和使用CubeInstance和HybridInstance对象的方式符合Apac..
对于Apache Kylin 4.0以上版本,你不需要指定具体的cube去查询。你可以直接使用SQL进行查询,因为Kylin提供了一个全局的视图。 如果你正在使用Pandas和SQLAlchemy从Kylin获取数据,这是个典型的例子: from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd # 创建连接 engine = create_engine('kylin://ADMIN:..
根据 Apache Kylin 的官方文档,从 4.0 版本开始,Kylin 支持两种模式:实时模式(Realtime OLAP)和批量模式(Batch OLAP)。在这两种模式下,用户查询数据时不再需要指定特定的 cube。 在以前的版本中,你需要知道要查询数据的具体 cube 名称。但在 4.0 版本中,Kylin 进行了一些变化,提供了一个全局的视图,允许用户直接对整..
The error message indicates that there is a type casting issue. The code is trying to cast an instance of HybridInstance to CubeInstance, which are likely two different classes in the Apache Kylin system, and this operation is not valid. This could be due to an erroneous API usage or an incorrect assumptio..
SQLAlchemy是一个Python库,提供了全套的企业级持久化模式,包括用于数据库架构和对象关系映射(ORM)的工具。 以下是使用SQLAlchemy ORM进行基本数据库操作的一些示例: 安装SQLAlchemy pip install sqlalchemy 创建引擎与会话 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker ..