使用阿里元oss对象存储时，出现com.aliyun.oss : [Unknown]Unable to execute HTTP request: Connection pool shut down是为什么，怎么解决

这个错误通常表示您的HTTP连接池已关闭，因此您无法执行HTTP请求。可能的原因是您的应用程序在创建HTTP客户端时未正确关闭连接。

以下是一些可能有助于解决此问题的步骤：

1. 检查您的应用程序是否正确关闭了HTTP连接。确保在使用完HTTP客户端后，您已经关闭了它。

2. 检查您的应用程序是否达到了HTTP连接池的最大连接数限制。如果是，请尝试增加最大连接数限制。

3. 检查您的网络连接是否正常。确保您的应用程序可以访问阿里云OSS服务。

4. 尝试使用较新版本的阿里云OSS SDK。如果您正在使用旧版本的SDK，则可能会出现此错误。

5. 如果您的应用程序在多线程环境中运行，请确保您的HTTP客户端是线程安全的。

希望这些提示能够帮助您解决问题！

相关问题

python写一个方法，从数据库读取数据后存放在对象中，再每十万条截取一次，直接写到oss的文件中，十万件以后的数据采用追加的方式。写出详细代码

为了实现这个需求，你可以按照以下步骤来编写Python代码：

1. **连接数据库**:
使用合适的库（如`pymysql`, `psycopg2`等）与数据库交互。假设我们使用的是SQLite，因为它是相对简单且不需要额外安装的。

import sqlite3

def get_data_from_db(database_file):
    conn = sqlite3.connect(database_file)
    cursor = conn.cursor()
    query = "SELECT * FROM your_table LIMIT ?"
    chunk_size = 100000  # 十万条数据
    result = []
    for i in range(0, cursor.rowcount, chunk_size):
        cursor.execute(query, (i + chunk_size,))
        data_chunk = cursor.fetchall()
        result.extend(data_chunk)
    conn.close()
    return result

2. **将数据存储到对象并分批写入OSS（如阿里云OSS）**:
首先，确保已安装`aliyun-sdk-oss`库。这里假设`your_oss_client`是一个已经初始化好的OSS客户端。

import oss2

class OSSBatchWriter:
    def __init__(self, bucket_name, object_key_prefix):
        self.bucket = oss2.Bucket(your_oss_client, endpoint="http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com", auth=your_oss_auth)
        self.object_key_prefix = object_key_prefix
        self.current_file = None

    def write(self, data):
        if not self.current_file:
            self.current_file = f"{self.object_key_prefix}_part1.txt"
            self.bucket.put_object_from_string(self.current_file, b"")

        content = "\n".join(map(str, data))
        if len(content.encode()) > 10 * 1024 * 1024:  # 每个文件限制1MB
            self.flush()
            self.current_file = f"{self.object_key_prefix}_{len(self.objects)+1}.txt"
            self.objects.append(self.current_file)
            self.bucket.put_object_from_string(self.current_file, content.encode())
        else:
            self.bucket.put_object_from_string(self.current_file, content.encode(), headers={"Content-Length": str(len(content))})

    def flush(self):
        if self.current_file:
            self.bucket.put_object_from_string(self.current_file, "".encode())
            self.current_file = None
            self.objects.append(self.current_file)

# 使用方法
data_list = get_data_from_db('database.db')
writer = OSSBatchWriter(bucket_name='your_bucket', object_key_prefix='data_batch')
for i, batch in enumerate(pandas.DataFrame(data_list).chunk(chunk_size=chunk_size)):
    writer.write(batch.to_dict('records'))

3. **追加方式处理后续数据**:
当数据库中有超过十万条新数据时，可以继续调用`get_data_from_db()`并将结果追加到现有的OSS文件中。这可能需要维护一个计数器或者检查文件大小来触发切换。

请注意，上述代码示例仅适用于SQLite数据库和阿里云OSS，实际应用中可能需要根据你的具体数据库和存储服务调整代码。此外，`pandas`用于方便地处理数据，如果你不使用它，可能需要使用其他方法来处理数据列表。

请问一下在机器学习PAI有没有Prophet训练 (ProphetTrainBatchOp)和Prophet预测 (ProphetPredictStreamOp)的python的代码示例？官网的示例不能正确运行。是docker环境,linux jupyter。

是的，机器学习PAI提供了ProphetTrainBatchOp和ProphetPredictStreamOp两个算子，可以用于Prophet模型的训练和预测。以下是Python代码示例，供您参考：

# 导入依赖库
import json
import os
from aliyun_utility import get_oss_instance
from odps import ODPS
from odps.df import DataFrame
from odps.inter import enter
from odps.ml import prophet_train_batch, prophet_predict_stream
from odps.udf import BaseUDTF
from fbprophet import Prophet
from fbprophet.diagnostics import cross_validation
from fbprophet.plot import plot_cross_validation_metric
import pandas as pd

# 从ODPS中读取训练数据
odps = enter()
train_table = odps.get_table('your_train_table_name')
train_df = DataFrame(train_table)

# 定义Prophet模型及训练参数
m = Prophet()
m.add_seasonality(name='monthly', period=30.5, fourier_order=5)
m.fit(train_df.to_pandas())

# 将Prophet模型保存到OSS中
model_path = 'oss://your-bucket/path/to/save/model'
model_file = 'prophet_model.pkl'
with open(model_file, 'wb') as f:
    pickle.dump(m, f)
oss = get_oss_instance()
oss.put_object_from_file(model_path, model_file)

# 使用ProphetPredictStreamOp进行预测
predict_table_name = 'your_predict_table_name'
predict_oss_path = 'oss://your-bucket/path/to/predict/data'
predict_oss_output_path = 'oss://your-bucket/path/to/save/predict/result'
predict_op = prophet_predict_stream(data=train_df,
                                    model_path=model_path,
                                    prediction_col='yhat',
                                    output_table=predict_table_name,
                                    output_oss_path=predict_oss_output_path)
predict_op.execute()

# 从ODPS中读取预测结果
predict_table = odps.get_table(predict_table_name)
predict_df = DataFrame(predict_table)
result = predict_df.to_pandas()

# 可视化预测结果
m.plot(result)

需要注意的是，ProphetTrainBatchOp和ProphetPredictStreamOp算子需要在ODPS中运行，需要先在ODPS客户端中安装fbprophet库。此外，Prophet模型的训练和预测也可以在本地环境中进行，只需将相关代码适当修改即可。