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    A volte il tuo computer desktop può inviare teradata 1277 messaggio di carenza. Ci possono essere una serie di ragioni per questo problema. G.Questo messaggio di errore in genere indica che il driver JDBC Teradata di una persona ha perso la connessione effettiva al database Teradata.

    Cosa significa un codice di ritorno significativo in Teradata arc?

    Teradata ARC fornisce un valore di programmazione (o condizione) di ritorno al sistema leader del cliente durante la logica di uscita. Il codice Keep Comeback indica la popolarità finale assegnata all’attività. Restituisci interi Il valore aumenta all’aumentare di ogni gravità degli eventi che sollecitano e questa presenza del tuo codice di ritorno suggerisce che in uno di noi

    Il messaggio di errore per rendere la tua dieta più sana è correlato alle emote. Il problema principale è che possiedo un codice esistente che funziona in locale (sorpresa!), ma quando distribuito su un altro sistema informatico, ottengo questi ritardi di connessione. Il ping funziona correttamente quando scorre dallo stesso client, ma prendo in considerazione che le impostazioni del programma firewall possono essere ancora un problema troppo serio. Qualcuno proprio qui ha qualche idea su cosa potrebbe continuare a discutere? È possibile creare connessioni di codice effettive, ma non le collegherò prima di me. Prima di tutto, sto cercando di indagare sui fattori configurabili dal driver di cui le persone, giovani e affermate, potrebbero essere a conoscenza e che la maggior parte dei quali potrebbe portare a comportamenti incoerenti e indisciplinati di questi dispositivi.

    teradata management 1277

    2015-10-13.22:17:28.333 ERRORE TERAJDBC4 [main] [email protected] Connessione a XXXXXXX.DOMAIN.COM 13 Mar 22: 17:28 ottobre 2015 utc socket orig= XXXXXXX. DOM.COM cid=ef9296d sess=0 java.net.Connect sockettimeoutexception: Java è scaduto su .net.PlainSocketImpl.socketConnect (metodo nativo) in tutto java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPla inSocketImpl.java:345) su java. netto. (Socket.java:589) tramite com.teradata.jdbc.jdbc_4.io.TDNetworkIOIF$ConnectThread.run(TDNetworkIOIF.Unable case java:1217)

    In Errori: Ottieni jdbc hello da DataSource (jdbc:teradata://XXXXXX.DOMAIN.Database=XXX,LOGMECH=TD2,DBS_PORT=1025) com/ quando si considera facile da usare “[Teradata USER NAME”: JDBC [driver ] TeraJDBC 15.10.00.07] [Error 1277] 08S01] [sqlstate Timeout connessione a XXXXXX.DOMAIN.COM mar 13 ottobre 2015 22:17:28 utc Outlet orig=XXXXXXXXX.DOMAIN.COM cid=ef9296d sess =0 Java .net. Connect sockettimeoutException: timeout dei chicchi di caffè su.net.PlainSocketImpl.socketConnect (metodo nativo) per ottenere java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:345) per java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206) su java. . net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlain SocketImpl.java:188) a java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java: 392) a java.net.Socket.connect(Socket.java:589) a com. teradata.jdbc.jdbc_4.io.TDNetworkIOIF$ConnectThread.run(TDNetworkIOIF.java:1217)

    C’è un timeout di accesso specifico per Teradata JDBC?

    Per impostazione predefinita, non è considerato timeout per il driver Teradata JDBC. Questa eccezione a questa regola si verifica quando si stabilisce un timeout di accesso critico diverso da zero applicando uno dei metodi DriverManager.setLoginTimeout anche il metodo DataSource.setLoginTimeout.

    Sto cercando di forzare un frame di dati qui in Teradata usando il driver JDBC, ma ricevo il seguente errore. stiamo per

    Stiamo ottenendo lo schema di solito della tabella, quindi non possiamo inserire o selezionare tutte le colonne pianificate per la tabella. quale

    teradata error 1277

    Anche il codice che sto utilizzando è riportato di seguito.

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    val insertdf è uguale a spark.sql(query )val prop=ultima java.util.Propertiesprop.setProperty("driver", "com.teradata.jdbc.TeraDriver")prop.setProperty("utente", "xxxxxx")prop."******") setproperty("Password",val Il riferimento alla pagina Web è uguale a "jdbc:teradata://10.xxx.130.69/database=stg_database, la tabella è uguale a TMODE=TERA"val "test_table"Insertdf to.write.mode("append").jdbc(url, table, prop)SBAGLIO:- Per rintracciare la pila: Richiesta dell'organizzazione a.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1499)  trovato su org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1487)  trovato per quanto riguarda org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1486)  in scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59)  scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:48)  su org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage(DAGScheduler.scala:1486)  org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:814)  solo su org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:814)  solo tramite scala.Option.foreach(Option.scala:257)  su org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed(DAGScheduler.scala:814)  Direzione org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.doOnReceive(DAGScheduler.scala:1714)  su org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1669)  disponibile solo su org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1658)  su org.apache.spark.util.EventLoop$$anon$1.run(EventLoop.scala:48)  solo su org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.runJob(DAGScheduler.scala:630)  su org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkCcontext. scala:2024) ora su org of.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2045)  in tutto org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2064)  trovato in org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeTake(SparkPlan.scala:336)  proveniente da org.apache.spark.sql.execution.CollectLimitExec.executeCollect(limit.scala:38)  con org.apache.spark.sql.Dataset.org$apache$spark$sql$Dataset$$collectFromPlan(Dataset.scala:2853)  proveniente da org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$head$1.apply(Dataset.scala:2153)  con org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$head$1.apply(Dataset.scala:2153)  di org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$55.apply(Dataset.scala:2837)  da org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withNewExecutionId(SQLExecution.scala:65)  su org.apache.spark.sql.Dataset.withAction(Dataset.scala:2836)  Accanto a org.apache.spark.sql.Dataset.head(Dataset.scala:2153)  durante org.apache.spark.sql.Dataset.take(Dataset.scala:2366)  con org.apache.spark.sql.Dataset.showString(Dataset.scala:245)  visitando org.apache.spark.sql.Dataset.show(Dataset.scala:644)  con org.apache.spark.sql.Dataset.show(Dataset.scala:603)  vicino a org.apache.spark.sql.Dataset.show(Dataset.scala:612)  ...48 fissoCausato da: java.sql.Teradata] sqlexception: jdbc [driver [TeraJDBC 16.10.00.07] 1277] [SQLState [Errore 08S01] Timeout della connessione a causa della connessione che sarebbe 10.130.130.69 Mar 04 02:05:21 Feb 2020 - Socket= 10 orig.130 .130.69 cid=44c91563 sess=0 java.net.sockettimeoutexception: .java .timed out .connection .inside ..net.PlainSocketImpl.socketConnect (metodo nativo) in java.net.AbstractPlainSocketImpl .doConnect(AbstractPlainSocketImpl .java: 350) solo su java. fare piuttosto che farlo. AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206) a java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188) per davvero java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392) a java.net.Socket. connetti(Socket.java:589) a com.teradata.jdbc.jdbc_4.io.TDNetworkIOIF$ConnectThread .run(TDNetworkIOIF.java:1242)  su com.teradata.jdbc.jdbc_4.util.ErrorFactory.makeDriverJDBCException(ErrorFactory.java:95)  durante Com exception.teradata.jdbc.jdbc_4.util.ErrorFactory.makeDriverJDBCException(ErrorFactory.java:70)  su com.teradata.jdbc.jdbc_4.util.ErrorFactory.makeIoJDBCException(ErrorFactory.java:208) Avanti per essere in grado di com.teradata.jdbc.jdbc_4.util.ErrorAnalyzer.analyzeIoError(ErrorAnalyzer.java:59)  su com.teradata.jdbc.jdbc_4.io.TDNetworkIOIF.createSocketConnection(TDNetworkIOIF.java:163)  rigorosamente in com.teradata.jdbc.jdbc_4.io.TDNetworkIOIF.(TDNetworkIOIF.java:142)  su com.teradata.jdbc.jdbc.GenericTeradataConnection.getIO(GenericTeradataConnection.java:142)  durante com.teradata.jdbc.jdbc.GenericLogonController.run(GenericLogonController.java:100)  su com.teradata.jdbc.jdbc_4.TDSession.(TDSession.java:211)  accanto a com.teradata.jdbc.jdk6.JDK6_SQL_Connection.(JDK6_SQL_Connection.java:36)  di com.teradata.jdbc.jdk6.JDK6ConnectionFactory.constructSQLConnection(JDK6ConnectionFactory.java:25)  su com.teradata.jdbc.jdbc.ConnectionFactory.createConnection(ConnectionFactory.java:178)  verso com.teradata.jdbc.jdbc.ConnectionFactory.createConnection(ConnectionFactory.java:168)  su com.teradata.jdbc.TeraDriver.doConnect(TeraDriver.java:236)  disponibile su com.teradata.jdbc.TeraDriver.connect(TeraDriver.java:162)  proviene da org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DriverWrapper.connect(DriverWrapper.scala:45)  solo su org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$$anonfun$createConnectionFactory$1.apply(JdbcUtils.scala:61)  forse in org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$$anonfun$createConnectionFactory$1.apply(JdbcUtils.scala:52)   org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCRDD.compute(JDBCRDD.scala:286)  durante org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:323)  trovato su org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:287)  su org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)  proveniente da org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:323) quando era in piedi org.apache.spark.rdd.RDD.iterator (RDD.scala:287).  su org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38)  Disponibile su org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:323).  su org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:287)  solo su org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:87)  su org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:108)  Si riferisce a org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:338)  in java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)  per java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)  in java.lang.Thread.run(Thread.java:748)Causato da: java.net.sockettimeoutexception: connessione scaduta java.net.PlainSocketImpl.socketConnect (metodo nativo) java in .net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350)  con l'aiuto di java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206)  su java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188)  proverrà da java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392)  su java.net.Socket.connect(Socket.java:589)

    ha inviato una risposta il 4 febbraio 2020 alle 8:00 am.

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