"error":{"root_cause":[{"type":"query_shard_exception","reason":"failed to create query:

时间: 2024-04-05 20:28:19 浏览: 222
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报如下错误

"error":{"root_cause":[{"type":"query_shard_exception","reason":"failed to create query: 这个错误是由于查询分片异常导致的。具体原因可能是查询语句的创建出现了问题。可能是查询语句的语法错误或者查询条件不符合要求导致的。需要检查查询语句是否正确，并确保查询条件的正确性。
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sql：一个令人愉快SQL ORM:smiling_face_selector:

将这些行添加到应用程序的shard.yml ： dependencies : onyx : github : onyxframework/onyx version : ~> 0.6.0 onyx-sql : github : onyxframework/sql version : ~> 0.9.0 此分片遵循 ，因此请检查并...

{"error":{"root_cause":[{"type":"query_shard_exception","reason":"failed to create query: [nested] nested object under path [extensions] is not of nested type","index_uuid":"yFi1sX54QTyTue2BYSwXBg","index":"material_index"}],"type":"search_phase_execution_exception","reason":"all shards failed","phase":"query","grouped":true,"failed_shards":[{"shard":0,"index":"material_index","node":"qzjVWmJ7RnCR9QIaYwauZg","reason":{"type":"query_shard_exception","reason":"failed to create query: [nested] nested object under path [extensions] is not of nested type","index_uuid":"yFi1sX54QTyTue2BYSwXBg","index":"material_index","caused_by":{"type":"illegal_state_exception","reason":"[nested] nested object under path [extensions] is not of nested type"}}}]},"status":400} 这个错误怎么解决

具体地说，错误信息中提到 nested object under path [extensions] is not of nested type，表示在查询中使用了 nested 类型，但是 extensions 字段并不是一个嵌套类型。 要解决这个问题，你可以按照以下步骤...

{ "error": { "root_cause": [ { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Field [createtime] of type [text] does not support custom formats" } ], "type": "search_phase_execution_exception", "reason": "all shards failed", "phase": "query", "grouped": true, "failed_shards": [ { "shard": 0, "index": "scs_base_test_device_monitor_attr_his", "node": "19kmQxXiRDeR1COQm0JcNA", "reason": { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Field [createtime] of type [text] does not support custom formats" } } ] }, "status": 400 }这个如何解决？

这个错误提示显示了一个搜索查询执行异常，原因是某个字段 [createtime] 的类型为 [text]，不支持自定义格式。这种情况下，需要将该字段的类型更改为支持日期时间格式的类型，例如 [date] 类型。...

{"error":{"root_cause":[{"type":"no_shard_available_action_exception","reaso

{"error":{"root_cause":[{"type":"no_shard_available_action_exception","reason":"No shard available for [index_name][0]"}],"type":"no_shard_available_action_exception","reason":"No shard available for ...
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嘿！ 欢迎使用我的官方GitHub存储库！ 问候！ 我是Chino Kafuu，而我只是另一个简单的Discord机器人。 好吧，如您所见，我是一个具有许多功能的机器人，例如娱乐性，审核性和...SHARD_AMOUNT=1 CLUSTER_AMOUNT=1 ENABLE

DB::Exception: Syntax error: failed at position 153 ('DATA_PATH') (line 9, col 1): DATA_PATH = 'E:\pyj练习\时空\境外imsi\dict'. Expected one of: EMPTY AS, AS, COMMENT, INTO OUTFILE, FORMAT, SETTINGS, end of query.

PATH = '/path/to/my_table_data/{shard}/'; 在这个示例中，'{shard}'将被替换为分片的名称。这将为每个分片创建一个单独的数据目录。你可以根据需要修改此路径。注意，你需要在路径结尾处包含一个斜杠。

for i in range(self.num_of_clients): shards_id1 = shards_id[i * 2] shards_id2 = shards_id[i * 2 + 1] data_shards1 = train_data[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] data_shards2 = train_data[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] label_shards1 = train_label[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] label_shards2 = train_label[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] local_data, local_label = np.vstack((data_shards1, data_shards2)), np.vstack((label_shards1, label_shards2)) local_label = np.argmax(local_label, axis=1) # 生成client，训练测试数据由np转为tensor someone = client(TensorDataset(torch.tensor(local_data), torch.tensor(local_label)), self.dev) self.clients_set['client{}'.format(i)] = someone

具体来说，假设训练数据有N个样本，shard_size是每个子集中的样本数量，那么shards_id中的元素就是0, 1, 2, ..., N/shard_size-1中的一些整数。 接着，对于每个客户端，根据shards_id中的编号来获取对应的...

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class ImageDataset(Dataset): def init( self, resolution, image_paths, classes=None, shard=0, num_shards=1, random_crop=False, random_flip=True, ): super().init() self.resolution = resolution self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards] self.local_classes = None if classes is None else classes[shard:][::num_shards] self.random_crop = random_crop self.random_flip = random_flip 里面的self.resolution如何实例化

dataset = ImageDataset(resolution=(256, 256), image_paths=image_paths, classes=classes, shard=0, num_shards=1, random_crop=True, random_flip=True) 在这个例子中，resolution 被实例化为一个元组 ...

请把下列shell语句转换成python语句：data_type=raw num_utts_per_shard=1000

以下是将给定的shell语句转换为Python语句的一种方法...# 设置data_type和num_utts_per_shard变量 data_type = "raw" num_utts_per_shard = 1000 需要注意的是，这里直接使用Python的变量赋值语句来设置变量即可。

GET /es_ci/ search { "size":0, "query":{ "bool":{ "must": [ { "multi_match": { "query": "352d9b6cd3ce47e4aa07ac34c818c134", "fields": [ "from^1.0", "to^1.0" ] } }, { "nested": { "query": { "exists": { "field": "common_data.versionCode" } }, "path": "common_data" } } ], "adjust_pure_negative": true, "boost": 1 } }, aggregations": { "comonDataNest": { "nested": { "path": "common_data" }, "aggregations": { "batchcodeAgg": { "terms":{ "field": "common_data.batchcode.keyword", "size"：4, "min_doc _count": 1, "shard_min_doc_count":0, "show_term_doc_count_error": false, "order": { _key":"asc" } }, "aggregations":{ "reverseTop":{ "reverse_nested": {}, "aggregations":{ "top":{ "top_hits": { "from":0, "size":2 } } } } } } } } } }

- 查询字符串为 "352d9b6cd3ce47e4aa07ac34c818c134"，在 "from" 和 "to" 字段上进行匹配。 - 嵌套查询，查询 "common_data" 字段中是否存在 "versionCode" 字段。 - 聚合操作，以 "common_data.batchcode" 字段为...

def dataSetBalanceAllocation(self): mnistDataSet = GetDataSet(self.data_set_name, self.is_iid) test_data = torch.tensor(mnistDataSet.test_data) test_label = torch.argmax(torch.tensor(mnistDataSet.test_label), dim=1) self.test_data_loader = DataLoader(TensorDataset( test_data, test_label), batch_size=100, shuffle=False) train_data = mnistDataSet.train_data train_label = mnistDataSet.train_label shard_size = mnistDataSet.train_data_size // self.num_of_clients // 2 shards_id = np.random.permutation(mnistDataSet.train_data_size // shard_size) #permutation：排列 for i in range(self.num_of_clients): shards_id1 = shards_id[i * 2] shards_id2 = shards_id[i * 2 + 1] data_shards1 = train_data[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] data_shards2 = train_data[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] label_shards1 = train_label[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] label_shards2 = train_label[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] local_data, local_label = np.vstack((data_shards1, data_shards2)), np.vstack((label_shards1, label_shards2)) # vstack：data和label拼接 local_label = np.argmax(local_label, axis=1) someone = client(TensorDataset(torch.tensor(local_data), torch.tensor(local_label)), self.dev) self.clients_set['client{}'.format(i)] = someone 解释这段代码

然后，计算每个客户端的数据分片大小，即shard_size，它是训练数据总量除以客户端数量除以2（因为每个客户端获取两个分片）。 通过使用np.random.permutation()函数对mnistDataSet.train_data_size // shard_...

Elasticsearch exception [type=search_phase_execution_exception,reason=all shards failed]

这个异常通常表示在执行搜索时，所有的分片（shard）都遇到了失败。有几种可能的原因导致这种情况发生，例如： 1. 索引不存在或已被删除。 2. 索引已经关闭。 3. 索引的分配状态不正确。 4. 硬件故障或网络问题导致...

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