Illegal pattern component: XXX
java.lang.IllegalArgumentException: Illegal pattern component: XXX
at org.apache.commons.lang3.time.FastDatePrinter.parsePattern(FastDatePrinter.java:282)
at org.apache.commons.lang3.time.FastDatePrinter.init(FastDatePrinter.java:149)
at org.apache.commons.lang3.time.FastDatePrinter.<init>(FastDatePrinter.java:142)
at org.apache.commons.lang3.time.FastDateFormat.<init>(FastDateFormat.java:384)
at org.apache.commons.lang3.time.FastDateFormat.<init>(FastDateFormat.java:369)
at org.apache.commons.lang3.time.FastDateFormat$1.createInstance(FastDateFormat.java:91)
at org.apache.commons.lang3.time.FastDateFormat$1.createInstance(FastDateFormat.java:88)
at org.apache.commons.lang3.time.FormatCache.getInstance(FormatCache.java:82)
at org.apache.commons.lang3.time.FastDateFormat.getInstance(FastDateFormat.java:165)
at org.apache.spark.sql.catalyst.json.JSONOptions.<init>(JSONOptions.scala:81)
at org.apache.spark.sql.catalyst.json.JSONOptions.<init>(JSONOptions.scala:43)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JsonFileFormat.inferSchema(JsonFileFormat.scala:53)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$$anonfun$7.apply(DataSource.scala:177)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource$$anonfun$7.apply(DataSource.scala:177)
at scala.Option.orElse(Option.scala:289)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.getOrInferFileFormatSchema(DataSource.scala:176)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:366)
at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:178)
at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.json(DataFrameReader.scala:333)
at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.json(DataFrameReader.scala:279)
spark.createDataFrame(objects.map((o) => MyObject(t.source, t.table, o.partition, o.offset, d)))
.coalesce(1)
.write
.mode(SaveMode.Append)
.partitionBy("source", "table")
.json(path)
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
val spark = SparkSession.builder.appName("Spark2.2Test").master("local").getOrCreate()
import spark.implicits._
val agesRows = List(Person("alice", 35), Person("bob", 10), Person("jill", 24))
val df = spark.createDataFrame(agesRows).toDF();
df.printSchema
df.show
df.write.mode(SaveMode.Overwrite).csv("my.csv")
我找到答案了。
timestampFormat的默认值是yyyy-mm-dd't'hh:mm:ss.sssxxx
,这是一个非法参数。当您写出dataframe时,需要设置它。
修复是将其更改为ZZ,这将包括时区。
df.write
.option("timestampFormat", "yyyy/MM/dd HH:mm:ss ZZ")
.mode(SaveMode.Overwrite)
.csv("my.csv")
问题内容: 如下代码: 在服务器上部署后显示以下异常: 在我使用的本地主机上,上面的代码运行正常,但是在服务器上却无法运行。 我该如何解决? 问题答案: 尝试
模板模式 模式定义 定义一个操作中的算法的骨架 (稳定),而将一些步骤延迟(变化)到子类中。 Template Method使得子类可以不改变(复用)一个算法的结构即可重定义(override 重写)该算法的某些特定步骤。 //程序库开发人员 class Library { public: void Run() { Step1(); if (Step2()) { //支持变化 ==> 虚
组件模版和样式 自定义组件拥有自己的 jxml 模版和 jxss 样式。 组件模版 组件模版的写法与页面模板相同。组件模版与组件数据结合后生成的节点树,将被插入到组件的引用位置上。 在组件模板中可以提供一个 <slot> 节点,用于承载组件引用时提供的子节点。 代码示例: <!-- 组件模板 --> <view class="box"> <view>组件的内部节点</view> <slot
iview 非 template/render 模式 怎么使用resolveComponent iview 非 template/render 模式,rander里能渲染iview组件
我试图编写函数尾部,它将字符串转换成字符串列表,方式如下: 以下是我的实现: 正如标题所暗示的,这个函数中有一些非详尽的模式。不幸的是,我不明白为什么。 我是哈斯克尔的新手。。。任何帮助都将不胜感激!
使用JAXB解封整个XML时,可以设置XML模式以在解析期间启用验证: 另一方面,当您从XML逐个解封的列表时(例如,为了减少内存使用),该方法失败(因为架构只接受根),但有一个例外: 即使在XSD中定义良好,它也会失败。是否有任何选项可以启用嵌套对象验证?请注意,定义新模式是一个糟糕的选项,因为对于由其他人维护的应用程序来说,XSD是外部的。
我正在尝试使用Flyway 4.2.0 Oracle 11g实现DB迁移 我有一个空模式: 当我尝试迁移时,Flyway说: 原因:<代码>组织。flywaydb。果心应用程序编程接口。FlywayException(FlywayException):找到了不带元数据表的非空架构“”!使用或将设置为初始化元数据表。 这是配置: 为什么我会收到此消息?我的基地是空的。
我的函数使用一个可能是Int的列表作为参数。如果元素=Nothing,则应打印一个。如果元素是一个Just Int,它将打印数字。我以为我抓住了一个基本情况,但我认为我没有抓住正确的一个。。我得到一个非穷举模式错误。 向正确的方向点头表示感谢!:-)