0: jdbc:hive2://192.168.64.182:10000> SELECT c.ID, on.community, on.build_area, c.build_year, c.building_num, c.house_num, on.has_elevator FROM onsale on JOIN Community c ON on.ID_Community = c.ID limit 6; FAILED: ParseException line 1:11 missing EOF at ',' near 'ID' Error: Error while compiling statement: FAILED: ParseException line 1:11 missing EOF at ',' near 'ID' (state=42000,code=40000)

时间: 2024-02-15 13:02:48 浏览: 25
这个错误提示表明在SQL语句的第1行第11个字符处附近出现了错误,可能是因为在这个位置附近有一个非法的字符或者缺少了一些必要的字符。具体而言,这个错误可能是由于下面的这个子句产生的: ``` SELECT c.ID, on.community, on.build_area, c.build_year, c.building_num, c.house_num, on.has_elevator FROM onsale on JOIN Community c ON on.ID_Community = c.ID limit 6; ``` 这里使用了JOIN子句连接了两个表,但是在连接条件中使用了"on.ID_Community = c.ID"的语法,这个语法在Hive中是不支持的,应该使用"on.ID_Community == c.ID"的语法来代替。另外,也可以使用等价的USING子句来代替ON子句,例如: ``` SELECT c.ID, on.community, on.build_area, c.build_year, c.building_num, c.house_num, on.has_elevator FROM onsale on JOIN Community c USING (ID_Community) LIMIT 6; ``` 这里使用了USING子句来连接两个表,使用"ID_Community"作为连接条件,该语法在Hive中是支持的,可以正确执行查询语句了。
相关问题

Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://192.168.136.130:8080/

这个错误可能是由于以下原因引起的: 1. Hive metastore 服务未启动:请确保 Hive metastore 服务正在运行,并且可以通过 JDBC Uri 连接到 Hive metastore。 2. JDBC Uri 的格式错误:请确保 JDBC Uri 的格式正确,包括正确的 IP 地址、端口号和 Hive 数据库名称。 3. 防火墙或网络配置问题:请确保防火墙或网络配置没有阻止 JDBC Uri 的连接。 4. JDBC 驱动程序未正确安装:请确保已正确安装 JDBC 驱动程序,并且可以在 Java 类路径中找到它。 5. 数据库连接池问题:如果您正在使用数据库连接池,请确保它已正确配置,并且可以管理连接以避免连接超时或泄漏等问题。 如果以上方法都无法解决问题,请尝试查看日志文件以获取更多详细信息,并尝试使用其他工具测试连接,例如 beeline。

Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://192.168.31.184:10000: java.net.ConnectException: Connection refused: connect

这个错误提示表明在连接JDBC Uri时出现了连接拒绝的错误。可能是由于服务器未启动或端口未开放等原因导致连接失败。根据引用中提到的信息,这个错误可能与Hadoop的连接超时和连接失败有关。具体来说,这个错误可能是由于Hadoop的IPC客户端无法连接到服务器而导致的。这可能是由于网络问题、服务器故障或其他原因导致的。 解决这个问题的方法可能包括检查服务器是否已启动、检查端口是否已开放、检查网络连接是否正常、检查防火墙设置等。此外,还可以尝试重新启动Hadoop服务或重新配置Hadoop客户端以解决连接问题。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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