if (SY.equip.showBackGround) {是什么意思

这是一个条件语句，意思是如果SY对象的equip属性中的showBackGround属性为true（或其他JavaScript中被视为真实的值，比如非0数字），则执行括号中的代码块。如果showBackGround属性为false（或其他被视为假的值，比如0或空字符串），则代码块不会执行。

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startTime=[20230713 15:11:54],endTime=[20230713 15:28:58],sql=[insert into dw_oneapp.t_oneapp_buried_point partition(parnum) select t.* from dw_oneapp.t_oneapp_buried_point_his_tmp t left join dw_oneapp.t_oneapp_buried_point p on t.equip_id=p.equip_id where p.equip_id is null] error=[java.sql.SQLException: org.apache.thrift.transport.TTransportException: java.net.SocketTimeoutException: Read timed out]

根据你提供的信息，这个错误发生在执行一个 `insert` 语句时。这个语句的目的是从 `dw_oneapp.t_oneapp_buried_point_his_tmp` 表中选择数据，并将其插入到 `dw_oneapp.t_oneapp_buried_point` 表中。在这个过程中，执行了一个左连接操作，通过 `equip_id` 列将两个表进行连接，并通过检查 `p.equip_id is null` 条件来筛选出在 `dw_oneapp.t_oneapp_buried_point` 表中不存在的记录。

然而，在执行这个操作时，出现了一个超时异常，导致连接无法正常读取数据。这可能是由于网络延迟、数据库服务器负载过重或其他连接问题导致的。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查网络连接和数据库服务器：确保你的网络连接正常，并且没有任何问题导致数据传输超时。同时，确保数据库服务器正常运行，并且没有负载过重的情况。

2. 调整超时设置：你可以尝试增加读取超时的时间限制，以便允许更多的时间来读取数据。你可以在代码中设置适当的超时值。此外，还可以调整数据库连接池的配置，以适应操作所需的时间。

3. 检查表和索引：确保目标表 `dw_oneapp.t_oneapp_buried_point` 中的索引和约束没有导致插入操作变慢的问题。检查表结构和索引是否合理，并根据需要进行优化。

4. 分批处理数据：如果数据量较大，可以考虑使用分批处理的方式进行插入操作，以减少单次插入的数据量。

如果以上方法仍然无法解决问题，建议详细检查错误日志和堆栈跟踪，以获取更多关于错误原因的信息，并可能向数据库管理员或开发人员寻求进一步的帮助。

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192; set hive.optimize.skewjoin = true; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx1536m; set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx3072m; set mapred.reduce.tasks = 200 ; set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nostrick; set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100000;--设置动态分区个数 set hive.exec.max.dynamic.partitions=100000; set hive.exec.max.created.files=100000; --插入缺失的历史数据 insert into dw_oneapp.t_oneapp_buried_point partition(parnum) select t.* from dw_oneapp.t_oneapp_buried_point_his_tmp t left join dw_oneapp.t_oneapp_buried_point p on t.equip_id=p.equip_id where p.equip_id is null; insert overwrite table dw_oneapp.t_oneapp_buried_point partition(parnum) select t.* from dw_oneapp.t_oneapp_buried_point_tmp t where parnum like '20%';

这段代码是一个 Hive SQL 脚本，它包含了一系列的配置和两个插入语句。这些配置用于设置 Hive 的运行参数和优化选项，而插入语句用于将数据插入到 `dw_oneapp.t_oneapp_buried_point` 表的动态分区中。

在这个脚本中，首先设置了一些 Hive 的配置参数，如 `hive.exec.dynamic.partition.mode`、`mapreduce.map.memory.mb`、`hive.optimize.skewjoin` 等。这些参数可以根据你的需求进行调整，以优化 Hive 的执行性能和内存使用情况。

接下来，第一个插入语句使用了一个左连接操作，通过 `equip_id` 列将 `dw_oneapp.t_oneapp_buried_point_his_tmp` 表和 `dw_oneapp.t_oneapp_buried_point` 表进行连接，筛选出在 `dw_oneapp.t_oneapp_buried_point` 表中不存在的记录，并将其插入到 `dw_oneapp.t_oneapp_buried_point` 表的动态分区中。

第二个插入语句使用了一个覆写插入操作 (`insert overwrite`)，从 `dw_oneapp.t_oneapp_buried_point_tmp` 表中选择符合条件的数据，并将其覆盖写入到 `dw_oneapp.t_oneapp_buried_point` 表的动态分区中。

请注意，这些代码片段可能需要根据你的具体环境和数据模型进行适当的调整和修改。同时，还需要确保表结构和分区定义的一致性，以及分区列的正确设置。