dynamic_partition.end=2

很抱歉，我在之前的回答中犯了一个错误。`dynamic_partition.end=2` 并不是一个合适的配置参数，我做了一个错误的猜测。我对此表示歉意。

动态分区的配置通常不涉及一个 `dynamic_partition.end` 参数。动态分区通常是根据数据的特征和值自动创建的，而不需要显式地指定结束值。具体的分区策略和规则取决于使用的数据存储系统或工具。

如果您有关于动态分区或其他方面的具体问题，请提供更多的上下文，我将尽力回答您的问题。

相关问题

CREATE TABLE firstwashdata_t1 ( wafer_id VARCHAR(50), basket_id VARCHAR(50), machine_code VARCHAR(50), step_code VARCHAR(50), start_time DATE REPLACE_IF_NOT_NULL, end_time DATE REPLACE_IF_NOT_NULL, pt_d INT, PRIMARY KEY(wafer_id, basket_id) ) REPLICA NUM 3 DISTRIBUTED BY HASH(wafer_id, basket_id) BUCKETS 16 PROPERTIES ( "replication_num" = "3", "dynamic_partition.enable" = "true", "dynamic_partition.time_unit" = "DAY", "dynamic_partition.start" = "2022-01-01", "dynamic_partition.end" = "2023-12-31" )

这是一个创建表的 SQL 语句，表名为 "firstwashdata_t1"，包含了 wafer_id、basket_id、machine_code、step_code、start_time、end_time、pt_d 这些字段。其中，wafer_id 和 basket_id 组成了主键，并且使用 HASH 算法对其进行分片，并且分为了 16 个桶。此外，该表还设置了 REPLICA NUM 3，即副本数为 3，可以提高数据的可靠性。PROPERTIES 中设置了动态分区的相关属性，可以根据时间范围来进行动态分区，这里的动态分区时间单位为 DAY，时间范围为 2022-01-01 到 2023-12-31。

使用spark-submit的方法运行以下Python代码结构时，代码只得到前几个url处理后的结果，之后的url代码并未做处理，且代码没有报错，这种情况该如何解决： def get_page_message(m, url, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize): timestamp_ms = int(time.time() * 1000) params = { 'time': timestamp_ms, 'pageId': pageId, 'startTime': start_time, 'endTime': end_time, 'pageNum': pageNum, 'pageSize': pageSize, } response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) if data['data']['data'] != []: head_list = data['data'] ...... 数据处理 else: print('无数据') return_data_num = 0 this_time_num = 0 return return_data_num, this_time_num def get_page_message_all(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize): return_data_num, this_time_num = get_page_message(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) leave_data_num = return_data_num - this_time_num # 剩下的数据量 while leave_data_num > 0: pageNum = pageNum + 1 return_data_num, this_time_num = get_page_message(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) leave_data_num = leave_data_num - this_time_num time.sleep(60) a = [] b = [] for m in range(len(pageid_list)): pageId = pageid_list[m] get_page_message_all(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) time.sleep(60) answer_pd= pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) dt = 'database.table' # 数据库和表名 hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") hc.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)

在使用spark-submit运行代码时，可能会遇到以下几种情况导致只处理了前几个url而后面的url没有被处理：

1. 数据量过大导致内存不足：如果处理的url数量较大，可能会导致内存不足而无法处理所有的url。可以尝试增加集群资源或者优化代码以减少内存占用。

2. 网络请求超时或失败：如果网络请求超时或失败，可能会导致部分url没有被处理。可以在代码中添加异常处理逻辑，例如重试机制，以确保所有的url都能被正确处理。

3. 数据处理逻辑问题：在代码中可能存在逻辑问题，导致后面的url没有被正确处理。可以检查数据处理逻辑，确认是否有遗漏或错误的地方。

为了解决这个问题，可以尝试以下几点：

1. 检查日志和错误信息：可以查看spark-submit运行的日志和错误信息，以确定是否有任何异常或警告信息。

2. 增加日志输出：在代码中增加日志输出语句，以便在运行过程中查看输出信息，确定代码是否正常运行。

3. 检查数据处理逻辑：仔细检查数据处理逻辑，确保没有遗漏或错误的地方。可以使用调试工具或打印输出来辅助检查。

4. 增加错误处理逻辑：在代码中添加适当的错误处理逻辑，例如重试机制或错误日志记录，以确保所有的url都能被正确处理。

5. 增加异常处理逻辑：在网络请求部分增加异常处理逻辑，例如捕获请求超时或失败的异常，并进行适当的处理，例如重试或跳过当前url。

通过以上步骤，您可以逐步排查问题并解决代码只处理前几个url的情况。