clickhouse实战--常见异常汇总

2023-11-19

Code: 117, e.displayText() = DB::Exception: Unexpected NULL value of not Nullable type String (version 20.8.3.18)

从上面报错信息来看,是因为null值导致的,hive底层存储null值是用\N表示,而clickhouse处理null值的方式不一致,因为需要在建表时特殊说明,问题解决思路:https://blog.csdn.net/jarry_cm/article/details/105988012

ERROR ApplicationMaster: User class threw exception: ru.yandex.clickhouse.except.ClickHouseException: ClickHouse exception, code: 62, host: 127.0.0.1, port: 8123; Code: 62, e.displayText() = DB::Exception: Syntax error: failed at position 1432 (end of query): . Expected one of: ENGINE, storage definition (version 20.8.3.18)ru.yandex.clickhouse.except.ClickHouseException: ClickHouse exception, code: 62, host: 127.0.0.1, port: 8123; Code: 62, e.displayText() = DB::Exception: Syntax error: failed at position 1432 (end of query): . Expected one of: ENGINE, storage definition (version 20.8.3.18)

检查表是否存在

Code: 241. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Memory limit (for query) exceeded: would use 9.31 GiB (attempt to allocate chunk of 4223048 bytes), maximum: 9.31 GiB: While executing MergeTreeThread: While executing CreatingSetsTransform.

内存使用超出限制,默认的最大限制是10G,issues地址与解决方案:https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/16236

ClickHouse exception, code: 202, host: xxxxx, port: 8123; Code: 202, e.displayText() = DB::Exception: Too many simultaneous queries. Maximum: 100 (version 20.8.3.18)

最大并发为100,解决:修改config.xml文件:<max_concurrent_queries>100</max_concurrent_queries> #100个最大同时查询数

ru.yandex.clickhouse.except.ClickHouseException: ClickHouse exception, code: 252, host: xxxx, port: 8123; Code: 252, e.displayText() = DB::Exception: Too many parts (308). Merges are processing significantly slower than inserts. (version 20.8.3.18)

插入的速度太快了,clickhouse合并的速度太慢,改进:调小并行度,减少批次处理的条数

Code: 159. DB::Exception: Received from localhost:9000. DB::Exception: Watching task /clickhouse/task_queue/ddl/query-0000000002 is executing longer than distributed_ddl_task_timeout (=180) seconds. There are 3 unfinished hosts (0 of them are currently active), they are going to execute the query in background.

检查metrika.xml文件中ck端口是否写错

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

clickhouse实战--常见异常汇总 的相关文章

  • clickhouse源码:函数分析和自定义函数UDF

    clickhouse函数介绍 clickhouse官方提供了许多的函数 包括常规的数学函数 聚合函数 时间函数 逻辑函数 比较函数等等 关于官方的函数可以在官方文档中查看 官方文档 当然随着clickhouse的流行 国内也有不少的博主已经
  • ClickHouse的WITH-ALIAS是如何实现的

    ClickHouse的WITH ALIAS是如何实现的 WITH ALIAS包含相似但不同的两个特性 WITH lt 表达式 gt as lt 别名 gt WITH lt 别名 gt as lt 子查询 gt WITH lt 表达式 gt
  • Datax使用rdbmsreader支持clickhouse的读取

    参考链接 22条消息 使用datax的rdbmsreader实现读取clickhouse Sleten09的博客 CSDN博客 背景 想要把click house的数据源同步到HDFS 发现Datax没有clickhousereader组件
  • 将sql service数据库中的数据迁移到clickhourse中

    首先我们要根据sql server数据库的表在clickhourse中对应的建立表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS default PosSalSheet SheetID String PosType Int8 Sta
  • click house索引

    稀疏索引 好处 范围查询过滤比较快 弊端 不适合点对点查询 索引必须依赖物理存储顺序 排序字段a b c 索引字段 a ab abc 索引字段必须是排序字段的前缀 语句级多线程 由于一条数据 不适合高qps的高频短查询 更适合低频的大数据复
  • python插入单条、多条dict类型数据到clickhouse

    比如一个数据库名字叫test 表名称叫just check 插入单条dict数据 import clickhouse connect client clickhouse connect get client host 127 0 0 1 d
  • 一百、Kettle(9.3.0)连接ClickHouse

    注意 低版本的kettle即使装ClickHouse驱动包后也不一定支持ClickHouse数据库连接 具体kettle从什么版本开始支持ClickHouse没测试过 只有高版本的kettle在安装ClickHouse驱动包后才支持Clic
  • clickhouse数据导入遇到的问题

    1 采用mybatis写入数据 速度很慢的问题 采用mybatis拼接sql的方式 可以写入数据 但是效率很低 每秒数据大概200 300条数据记录 2 采用jdbc写入数据 可以使用两种数据源 新版本的包 import com click
  • 腾讯mini项目-【指标监控服务重构】2023-07-23

    今日已办 组会记录 进度以及问题 otelzap 上报 Log 附属在 span 的 event 中 可以去查看具体的日志信息 如 trace id span id 日志级别等 还可以自定义属性 详细可见 https sztubdi cod
  • clickhouse实战--常见异常汇总

    Code 117 e displayText DB Exception Unexpected NULL value of not Nullable type String version 20 8 3 18 从上面报错信息来看 是因为nul
  • 【HBZ分享】数仓里面的概念-宽表-维度表-事实表概念讲解

    数仓概念 1 度量值 可被统计的 比如 次数 销量 营销额 订单表中的下单金额等可以统计的值叫度量值 2 维度表 1 对事实描述的信息 每一张表都对应现实世界中的一个对象或概念 比如 用户 商品 日期 地区维度 2 比如要分析商品的销售情况
  • 用ClickHouse 文件表引擎快速查询分析文件数据

    有时我们需要快速查询分析文件数据 正常流程需要在数据库中创建表 然后利用工具或编码导入数据 这时才能在数据库中查询分析 利用ClickHouse文件引擎可以快速查询文件数据 本文首先介绍ClickHouse文件引擎 然后介绍如何快速实现查询
  • ClickHouse安装(集群版)

    ClickHouse安装 集群版 一 准备工作 1 设置hostname 2 hosts映射 3 关闭防火墙 4 同步时间 5 关闭selinux 6 安装好zookeeper 7 重启 二 搭建ClickHouse集群 1 下载安装包 2
  • 3. ClickHouse数据类型和表结构

    3 1 数据类型 整数类型 整数类型有Int8 Int16 Int32 Int64 分别表示8位 16位 32位和64位有符号整数 适用场景 存储整数值 如年龄 数量等 浮点类型 浮点类型有Float32和Float64 分别表示32位和6
  • 用python批量插入clickhouse

    用python批量插入clickhouse 以下是一个示例代码 演示了如何使用clickhouse driver模块实现批量插入和分布式查询 import clickhouse driver import random connect to
  • 如何避免合并分布式表上的高基数子选择聚合

    在 Clickhouse 中 我有一个大表 A 其中包含以下列 date user id operator active 在表 A 中 事件已经根据日期 user id 和操作员进行了预先聚合 而 活动 列表示用户在给定日期存在某种类型的活
  • 【flink番外篇】4、flink的sink(内置、mysql、kafka、redis、clickhouse、分布式缓存、广播变量)介绍及示例(8) - 完整版

    Flink 系列文章 一 Flink 专栏 Flink 专栏 系统介绍某一知识点 并辅以具体的示例进行说明 1 Flink 部署系列 本部分介绍Flink的部署 配置相关基础内容 2 Flink基础系列 本部分介绍Flink 的基础部分 比
  • 是否可以从 clickhouse 表中删除旧记录?

    据我所知 clickhouse只允许插入新数据 但是是否可以删除早于某个时间段的块以避免硬盘溢出 轻量级删除 自 v22 8 起可用 MergeTree 表的标准 DELETE 语法已在 37893 https github com Cli
  • 在 Spark 中将带有 MapType 列的 DataFrame 写入数据库

    我正在尝试使用 clickhouse native jdbc 驱动程序将带有 MapType 列的数据帧保存到 Clickhouse 架构中也包含地图类型列 并遇到以下错误 Caused by java lang IllegalArgume
  • 点击屋。在集群上创建数据库超时结束

    我有一个由 Clickhouse 的两个节点组成的集群 两个实例都位于 docker 容器中 主机之间的所有通信均已成功检查 ping telnet wget 工作正常 在 Zookeeper 中 我可以在下面看到我触发的查询ddl bru

随机推荐