当前位置: 首页 > news >正文

【pentaho】kettle读取Hive表不支持bigint和timstamp类型解决。

一、bigint类型

报错:

Unable to get value 'BigNumber(16)' from database resultset

显示kettle认为此应该是decimal类型(kettle中是TYPE_BIGNUMBER或称BigNumber),但实际hive数据库中是big类型。
修改kettle源码解决:

kettle中java.sql.Types到kettle类型转换的方法是org.pentaho.di.core.row.value.ValueMetaBase#getValueFromSQLType
类在data-integration中的data-integration-9.2.0.4-R\lib\kettle-core-***.jar包中。

        case java.sql.Types.BIGINT:// verify Unsigned BIGINT overflow!// TODO:fix kettle read hudi bigint: Unable to get value 'BigNumber(16)' from database resultset// force to be unsigned bigint type!!!
/*          if ( signed ) {valtype = ValueMetaInterface.TYPE_INTEGER;precision = 0; // Max 9.223.372.036.854.775.807length = 15;} else {valtype = ValueMetaInterface.TYPE_BIGNUMBER;precision = 0; // Max 18.446.744.073.709.551.615length = 16;}*/// add codevaltype = ValueMetaInterface.TYPE_INTEGER;precision = 0; // Max 9.223.372.036.854.775.807length = 15;break;

本质就是kettle认为bigint分两种 signedunsigned 的 就是 有正负的和 仅正的。
当是unsigned时候kettle任务jdbc应提供为decimal类型(java 中是bigdecimal类型)的数据。这种仅仅是很难遇到的临界状态场景,其实可以忽略,所以把此判断去除直接让hive的bigint 都转为kettle的TYPE_INTEGER 就可以。

可能需要编译kettle源码:
仅处理bigint问题不需要pentaho-hadoop-shims项目的编译!!!这里仅作pentaho-hadoop-shims的记录而已。

# kettle
git clone -b 9.2.0.0-R git@github.com:pentaho/pentaho-kettle.git
# hadoop-plugin
git clone -b 9.2.0.0-R git@github.com:pentaho/pentaho-hadoop-shims.git

登录github直接在pentaho-kettlepentaho-hadoop-shims搜索选择,自己已经在用的版本或者-R release版本即可。

在这里插入图片描述
根据自己的kettle主版本选择hadoop-plugin版本。
在这里插入图片描述

项目根目录的pom.xml需要配置仓库地址:

    <repositories><repository><id>pentaho</id><name>pentaho</name><url>https://repo.orl.eng.hitachivantara.com/artifactory/pnt-mvn/</url><releases><enabled>true</enabled></releases><snapshots><enabled>true</enabled></snapshots></repository><repository><id>cloudera</id><name>cloudera</name><url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url></repository></repositories><pluginRepositories><pluginRepository><id>pentaho-plugin</id><name>pentaho-plugin</name><url>https://repo.orl.eng.hitachivantara.com/artifactory/pnt-mvn/</url></pluginRepository></pluginRepositories>

如果依赖都能下载到,那么直接mvn clean install "-DskipTests"即可。我编译比较顺利没什么坑。

二、timestamp类型

修改数据库连接的高级配置即可。
在这里插入图片描述

相关文章:

【pentaho】kettle读取Hive表不支持bigint和timstamp类型解决。

一、bigint类型 报错: Unable to get value BigNumber(16) from database resultset显示kettle认为此应该是decimal类型(kettle中是TYPE_BIGNUMBER或称BigNumber)&#xff0c;但实际hive数据库中是big类型。 修改kettle源码解决&#xff1a; kettle中java.sql.Types到kettle…...

centos 8 部署nextCloud

参考链接&#xff1a; Example installation on CentOS 8 — Nextcloud latest Administration Manual latest documentation 第一次 在RHEL 9.2部署&#xff0c;部署完成后&#xff0c;上传任意文件提示&#xff1a; 与服务器断开链接 发生未知错误 第二次 计划在centos…...

vue3 element-plus 输入框 clearable属性 聚焦时宽度会变化

解决办法 因为你的代码中el-input是没有宽度的&#xff0c; 所以实际渲染出来的 el-input宽度 原生input宽度 前缀图标宽度 后缀图标宽度。 可以写css固定el-input宽度来处理。 :deep.el-input.el-input--default.el-input--suffix {// 固定宽度width: 200px !important; …...

【科技前沿】数字孪生技术改革智慧供热,换热站3D可视化引领未来

换热站作为供热系统不可或缺的一部分&#xff0c;其能源消耗对城市环保至关重要。在双碳目标下&#xff0c;供热企业可通过搭建智慧供热系统&#xff0c;实现供热方式的低碳、高效、智能化&#xff0c;从而减少碳排放和能源浪费。通过应用物联网、大数据等高新技术&#xff0c;…...

Vue.js 教程

Vue.js&#xff08;读音 /vjuː/, 类似于 view&#xff09; 是一套构建用户界面的渐进式框架。 Vue 只关注视图层&#xff0c; 采用自底向上增量开发的设计。 Vue 的目标是通过尽可能简单的 API 实现响应的数据绑定和组合的视图组件。 阅读本教程前&#xff0c;您需要了解的…...

听GPT 讲Rust源代码--src/tools(21)

File: rust/src/tools/miri/src/shims/x86/mod.rs 在Rust的源代码中&#xff0c;rust/src/tools/miri/src/shims/x86/mod.rs文件的作用是为对x86平台的处理提供支持。它包含一些用于模拟硬件操作的shim函数和相关的类型定义。 具体来说&#xff0c;该文件中的函数是通过使用一组…...

OpenCV | 告别人工目检:深度学习技术引领工业品缺陷检测新时代

文章目录 机器视觉缺陷检测工业上常见缺陷检测方法内容简介作者简介目录读者对象如何阅读本书获取方式 机器视觉 机器视觉是使用各种工业相机&#xff0c;结合传感器跟电气信号实现替代传统人工&#xff0c;完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工…...

Inkscape SVG 编辑器 导入 Gazebo

概述 本教程描述了拉伸 SVG 文件的过程&#xff0c;这些文件是 2D 的 图像&#xff0c;用于在 Gazebo 中为您的模型创建 3D 网格。有时是 更容易在 Inkscape 或 Illustrator 等程序中设计模型的一部分。 在开始之前&#xff0c;请确保您熟悉模型编辑器。 本教程将向您展示如…...

基于比较的排序算法总结(java实现版)

目录 什么是基于比较的排序算法 什么是排序算法的稳定性 基础排序算法的稳定性 插入排序法 希尔排序法 冒泡排序法 总结 高级算法的稳定性 快速排序法 堆排序法 归并排序法 总结 注意 什么是基于比较的排序算法 基于比较的排序算法定义&#xff1a;之所以能给元素…...

集群与分布式的概念及区别

目前在工作中经常接触到集群的概念&#xff0c;通过这篇文章总结一下集群的几种方式以及和分布式对比学习 1.集群&#xff08;Cluster&#xff09; 集群是由多个计算机节点组成的网络&#xff0c;旨在共同提供服务&#xff0c;并确保高性能和高可用性。在高可用集群中&#xf…...

基于ssm+vue的在线听书网站论文

摘 要 传统信息的管理大部分依赖于管理人员的手工登记与管理&#xff0c;然而&#xff0c;随着近些年信息技术的迅猛发展&#xff0c;让许多比较老套的信息管理模式进行了更新迭代&#xff0c;书籍信息因为其管理内容繁杂&#xff0c;管理数量繁多导致手工进行处理不能满足广大…...

hive命令启动出现classnotfound

环境&#xff1a;ambari集群三个节点node104、node105和node106&#xff0c;其中node105上有hiveserver2&#xff0c;并且三个节点均有HIVE CLIENT 注意&#xff1a;“./”指hive安装目录 其中装有hiveserver2的node105节点&#xff0c;由于某种需要向lib目录下上传了某些jar包…...

拥抱数字化转型,共赢数字时代 | 创维汽车商学院走进竹云

数字化浪潮汹涌而来&#xff0c;变革与创新接踵而至。随着数字技术日益融入经济社会发展的各个领域&#xff0c;数字经济与实体经济的“双向奔赴”也不断催生着新产业、新业态、新模式&#xff0c;为经济社会发展持续注入创新活力。12月19日&#xff0c;创维汽车商学院带领嘉宾…...

蓝桥杯:日期问题

目录 引言一、日期问题1.题目描述2.代码实现3.测试 二、回文日期1.题目描述2.代码实现3.测试 引言 关于这个蓝桥杯的日期问题&#xff0c;其实有一个明确的思路就感觉很简单&#xff0c;这个思路就是不用依照日期的顺序去把每一天走完&#xff0c;而是根据一个数加一&#xff…...

vue 简单实现购物车:商品基础信息最终的 html 文件 + 商品计数器的组件处理,实现了购物车;

购物车实现过程&#xff1a; Ⅰ、商品购物车作业需求&#xff1a;1、商品购物车页面示例&#xff1a;2、具体需求&#xff1a; Ⅱ、html 文件的构建&#xff1a;商品购物车.html Ⅲ、组件文件的构建&#xff1a;商品购物车1.js Ⅳ、小结&#xff1a; Ⅰ、商品购物车作业需求&am…...

交叉熵损失(Cross Entropy Loss)学习笔记

在分类任务中&#xff0c;我们通常使用交叉熵作为损失函数&#xff0c;首先给出交叉熵的计算公式&#xff1a; 二分类中&#xff1a; L 1 N ∑ i L i 1 N ∑ i − [ y i l o g ( p i ) ( 1 − y i ) ⋅ l o g ( 1 − p i ) ] \mathcal{L}\frac1{N}\sum_{i}L_i\frac1{N}\sum…...

python flask alchemy在判断None值时与flake8格式检测冲突

python flask alchemy 在判断None值时候&#xff0c;推荐使用/!来判断。例如&#xff1a; query.filter(User.nameNone)query.filter(User.name!None) 但是这样的代码提交后时过不了flake8的语法检查&#xff0c;会报错&#xff1a; flake8...................................…...

Text Intelligence - TextIn.com AI时代下的智能文档识别、处理、转换

本指南将介绍Text Intelligence&#xff0c;AI时代下的智能文档技术平台 Textin.com 关注TechLead&#xff0c;分享AI全维度知识。作者拥有10年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验&#xff0c;同济本复旦硕&#xff0c;复旦机器人智能实验室成员&#xff0c;阿里云认…...

55.0/CSS 的应用(详细版)

目录 55.1.1 设计边框样式 55.1.2 调整边框的粗细 55.1.3 边框颜色 55.1.4 复合设置边框 55.2 模块的边距 55.3 模块的内边距 55.4 层的应用 55.4.1 层的建立 55.4.2 浮动——float 55.4.3 清除浮动 55.4.4 层的定位 55.4.5 设置层的溢出——overflow 55.4.6 设置鼠…...

磁盘类型选择对阿里云RDS MySQL的性能影响

测试说明 这是一个云数据库性能测试系列&#xff0c;旨在通过简单标准的性能测试&#xff0c;帮助开发者、企业了解云数据库的性能&#xff0c;以选择适合的规格与类型。这个系列还包括&#xff1a; * 云数据库(RDS MySQL)性能深度测评与对比 * 阿里云RDS标准版(x86) vs 经济…...

【Python】 -- 趣味代码 - 小恐龙游戏

文章目录 文章目录 00 小恐龙游戏程序设计框架代码结构和功能游戏流程总结01 小恐龙游戏程序设计02 百度网盘地址00 小恐龙游戏程序设计框架 这段代码是一个基于 Pygame 的简易跑酷游戏的完整实现,玩家控制一个角色(龙)躲避障碍物(仙人掌和乌鸦)。以下是代码的详细介绍:…...

python打卡day49

知识点回顾&#xff1a; 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业&#xff1a;尝试对今天的模型检查参数数目&#xff0c;并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...

大话软工笔记—需求分析概述

需求分析&#xff0c;就是要对需求调研收集到的资料信息逐个地进行拆分、研究&#xff0c;从大量的不确定“需求”中确定出哪些需求最终要转换为确定的“功能需求”。 需求分析的作用非常重要&#xff0c;后续设计的依据主要来自于需求分析的成果&#xff0c;包括: 项目的目的…...

树莓派超全系列教程文档--(61)树莓派摄像头高级使用方法

树莓派摄像头高级使用方法 配置通过调谐文件来调整相机行为 使用多个摄像头安装 libcam 和 rpicam-apps依赖关系开发包 文章来源&#xff1a; http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 配置 大多数用例自动工作&#xff0c;无需更改相机配置。但是&#xff0c;一…...

Java 8 Stream API 入门到实践详解

一、告别 for 循环&#xff01; 传统痛点&#xff1a; Java 8 之前&#xff0c;集合操作离不开冗长的 for 循环和匿名类。例如&#xff0c;过滤列表中的偶数&#xff1a; List<Integer> list Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); List<Integer> evens new ArrayList…...

Swift 协议扩展精进之路:解决 CoreData 托管实体子类的类型不匹配问题(下)

概述 在 Swift 开发语言中&#xff0c;各位秃头小码农们可以充分利用语法本身所带来的便利去劈荆斩棘。我们还可以恣意利用泛型、协议关联类型和协议扩展来进一步简化和优化我们复杂的代码需求。 不过&#xff0c;在涉及到多个子类派生于基类进行多态模拟的场景下&#xff0c;…...

全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)

数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集&#xff0c;包含8种湿地亚类&#xff0c;该数据以0.5X0.5的瓦片存储&#xff0c;我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份&#xff0c;方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...

从零实现STL哈希容器:unordered_map/unordered_set封装详解

本篇文章是对C学习的STL哈希容器自主实现部分的学习分享 希望也能为你带来些帮助~ 那咱们废话不多说&#xff0c;直接开始吧&#xff01; 一、源码结构分析 1. SGISTL30实现剖析 // hash_set核心结构 template <class Value, class HashFcn, ...> class hash_set {ty…...

多模态大语言模型arxiv论文略读(108)

CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题&#xff1a;CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者&#xff1a;Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...

【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习

禁止商业或二改转载&#xff0c;仅供自学使用&#xff0c;侵权必究&#xff0c;如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...