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org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException is not mapped异常

https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/53046206 解决方案: 这一般是HQL语句错误 因为Hibernate是对类查询的 例如: String hql = “from Employee e where e.salay=? and e.email=?”; Employee是实体类而不是表名!

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创建 AST 节点写法示例

AST (Abstract Syntax Tree(抽象语法树)) 是源代码语法结构的一种抽象表示。不了解 AST 的,可以看这篇文章。 创建 AST 节点是转换AST节点时的常见操作。 本文用 @babel/types 来创建 AST节点。@babel/types 是根据 babel 的 AST 规范来创建 AST。规范说明见这里。 下面,我们来具体看代码。

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    JavaScript 混淆与逆向必读之 AST 节点类型名词基础

    AST 节点类型名词基础 语法树相关的知识和技巧需要一定的时间学习(大概一两个月),对此感兴趣的你可以通过以下几篇实战型文章了解它的具体应用: AST 还原 obfuscator 混淆[3] 操作AST 类型 上面列举了常用的几个 AST 解析库,虽然各个库解析同一份代码得到的结构不完全一致,但用于表示节点类型的名词几乎都是一致的,例如 VariableDeclaration 代表这是变量声明语句、CallExpression 掌握节点类型的名词,有助于我们在阅读语法树结构时更清晰地了解节点的作用和意图,也可以说节点名词是我们成为代码混淆大师或代码逆向大师的必经之路,非常重要! 我们以下图的代码为例,看看 AST 中常用的节点类型名词有哪些。 ? 将上面的代码复制到 AST Explorer 便可以得到语法树,根据左侧的代码和右侧的语法树,我们可以统计语法树节点名词和具体描述,如下表: 序号 类型原名称 中文名称 描述 1 Program 程序主体

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    一览美图数据开发与SQL解析

    图 6 其中 HQL 转化成 mapredurce 的过程,分为以下 6 个阶段: ? 1.HQL 词法、语法解析,将 HQL 转化为抽象语法树 AST 语法解析阶段,Hive 利用 Antlr 将用户提交的 HQL 语句解析成一棵抽象语法树。 图 8 这里以一个简单的 sql 来说明 AST 的各个节点,图中生成一个 TOK_INSERT 节点,这个节点是在语法改写中特意增加了的一个节点。 遍历 AST,抽象出查询的基本组成单元 QueryBlock AST 仍然非常复杂,不足以结构化也不方便直接翻译为 MapReduce 程序,AST Tree 转化为 QueryBlock 就是将 SQL 图 12 过程中值得注意的是: 对用户提交的 sql 进行校验与限制,主要复用了第一阶段生成的 AST 和第二阶段生成的 QB; 递归 QB 从 AST节点获取操作、表、查询条件等信息; 判断操作和表是否有危险行为与权限

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    kubeadm高可用集群意外删除一mater节点,重新加入失败

    author: duiniwukenaihe --- content {:toc} 背景 昨天搭建1.18.6kubeadm ha集群的时候 xshell 没有仔细看 手贱,把老集群的master02节点给 然后master01几点重新生成token,将master02节点介入集群出现etcd检查失败的错误日志,然后发现了超级小豆丁的日志也整过类型的问题:http://www.mydlq.club/article 发现k8s-master-02节点依然存在。 2. 万恶的etcd,当剔除一个 master 节点时 etcd 集群未删除剔除的节点的 etcd 成员信息,该信息还存在 etcd 集群列表中。 dd2b426e7bda1609, started, k8s-master-03, https://10.0.0.26:2380, https://10.0.0.26:2379 exit 3 . k8s-master-02节点重新加入集群

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    org.springframework.orm.hibernate3.HibernateQueryException: unexpected token: where near line 1, col

    order by o.textDate desc, o.textName asc]; nested exception is org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException order by o.textDate desc, o.textName asc]; nested exception is org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException :54) at org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException.convert(QuerySyntaxException.java:47) at org.hibernate.hql.ast.ErrorCounter.throwQueryException (ErrorCounter.java:82) at org.hibernate.hql.ast.QueryTranslatorImpl.parse(QueryTranslatorImpl.java :284) at org.hibernate.hql.ast.QueryTranslatorImpl.doCompile(QueryTranslatorImpl.java:182) at

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    Spring Data之@Query中的org.hibernate.hql.internal.QueryExecutionRequestException: Not supported for DML

    Spring Data之@Query中的org.hibernate.hql.internal.QueryExecutionRequestException: Not supported for DML 1.问题描述 org.hibernate.hql.internal.QueryExecutionRequestException: Not supported for DML operations [update com.easy.springboot.demo_cache.User a set a.password = :password where id=:id] at org.hibernate.hql.internal.ast.QueryTranslatorImpl.errorIfDML (QueryTranslatorImpl.java:311) ~[hibernate-core-5.2.16.Final.jar:5.2.16.Final] at org.hibernate.hql.internal.ast.QueryTranslatorImpl.list

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    快速学习-Hive 基本概念

    本质是:将 HQL 转化成 MapReduce 程序 ? 驱动器:Driver (1)解析器(SQL Parser):将 SQL 字符串转换成抽象语法树 AST,这一步一般都用 第三方工具库完成,比如 antlr;对 AST 进行语法分析,比如表是否存在、 (2)编译器(Physical Plan):将 AST 编译生成逻辑执行计划。 (3)优化器(Query Optimizer):对逻辑执行计划进行优化。 1.4 Hive 和数据库比较 由于 Hive 采用了类似 SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language),因此很容易将 Hive 理解为数据库。 ,2009 年的规模在 4000 台节点左右)。而数据库由于 ACID 语义的严格限制,扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。

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    java.lang.IllegalArgumentException: node to traverse cannot be null!

    错误信息 执行HQL查询出现如下错误 java.lang.IllegalArgumentException: node to traverse cannot be null! at org.hibernate.hql.internal.ast.util.NodeTraverser.traverseDepthFirst(NodeTraverser.java:46) at org.hibernate.hql.internal.ast.QueryTranslatorImpl.parse (QueryTranslatorImpl.java:284) at org.hibernate.hql.internal.ast.QueryTranslatorImpl.doCompile(QueryTranslatorImpl.java :187) at org.hibernate.hql.internal.ast.QueryTranslatorImpl.compile(QueryTranslatorImpl.java:142) at 解决方案 出现该类错误 ,多多观察自己的HQL语句 ,自己想想是哪个地方逻辑不对 ,或者少写漏写亦或拼写错误等

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    Hive Query生命周期 —— 钩子(Hook)函数篇

    无论你通过哪种方式连接Hive(如Hive Cli、HiveServer2),一个HQL语句都要经过Driver的解析和执行,主要涉及HQL解析、编译、优化器处理、执行器执行四个方面。 ? 以Hive目前原生支持计算引擎MapReduce为例,具体处理流程如下: HQL解析生成AST语法树 Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法和语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 语法分析得到QueryBlock 遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 生成逻辑执行计划 遍历QueryBlock,翻译为执行操作树Operator Tree Logical HiveSemanticAnalyzerHook的postAnalyze 与preAnalyze同属于一个钩子类,配置参数相同,会执行所有配置的语义分析hooks,但它位于Hive的语法分析之后,可以获取HQL * SessionState、UGI、HQL输入表及分区信息,HQL输出表、分区以及本地和hdfs文件目录信息 */ @Deprecated public void run(SessionState

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    Hive入门讲解

    容错:良好的容错性,节点出问题SQL仍可完成执行。 Hive架构和原理 ? 驱动器:Driver (1) 解析器(SQL Parser):将SQL字符转换成抽象的语法树AST,这一步一般使用都是第三方工具库完成,比如antlr,对AST进行语法分析,比如表是否存在,字段是否存在 ,SQL语句是否有误 (2)编译器(Physical Plan):将AST编译生成逻辑执行计划 (3)优化器(Query Optimizer):对逻辑执行计划进行优化 (4)执行器(Execution hiveserver2 (2)启动为后台:nohup bin/hiveserver2 1>/var/log/hiveserver.log 2>/var/log/hiveserver.err & 启动成功后,可以在别的节点上使用 : bin/hive -f q.hql 4.

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    EMR(弹性MapReduce)入门之数据仓库工具Hive组件使用(十一)

    最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题 MapReduce编程的不便性 HDFS上的文件缺少Schema(字段名,字段类型等) Hive是什么 1、构建在Hadoop之上的数据仓库 2、Hive定义了一种类SQL查询语言:HQL 4 、Driver : 编译器 (Compiler) ) ,优化器 (Optimizer) ) ,执行器 (Executor ) Driver 组件完成 HQL 查询语句从词法分析,语法分析,编译,优化 生成的逻辑执行计划存储在 HDFS 中,并随后由 MapReduce 调用执行 Hive 的核心是驱动引擎, 驱动引擎由四部分组成: (1) 解释器:解释器的作用是将 HiveSQL 语句转换为抽象语法树(AST 优化器是对逻辑执行计划进行优化 (4) 执行器:执行器是调用底层的运行框架执行逻辑执行计划 Hive工作原理 接收到一个sql,后面做的事情包括: 1.词法分析/语法分析:使用antlr将SQL语句解析成抽象语法树-AST ,而因为所在节点/data/emr/hive/tmp(或/tmp目录)目录一直未清理,创建目录数量(Inode数量)到上限,所以创建目录失败了。

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    AST 基础学习以及躲坑技巧

    这里我们关注的 const 就在一个 VariableDeclaration 的节点上面,开始位置为 0。 一个个 Node 节点,组成了一份描述我们代码的树状结构,也就是 AST。 词法分析和语法分析在这不展开,有很多库帮我们直接拿到代码的 AST,比如 acorn 和 babylon。 转换 转换就是对 AST 进行遍历,并在过程中对所需的节点(Node)进行修改操作。 生成 把修改后的 AST,变成字符串形式的代码,这里还可以顺便做一下 source maps。 如何进行最复杂的转换? 1、我们要对 AST 进行深度优先的遍历,遍历每一个节点。 2、在 AST 领域,有一个叫访问者模式(visitor)的概念,用 visitor 来访问每个节点和里面的属性。 2、作用域(Scopes) 除了上面通过递归方式,来减少错误的变量转换外,我们的变量还有可能是在外层函数做的定义,visitor 拿到的外层函数中的一个引用,此时贸然修改,会导致意外发生。

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    关于加@Transactional注解的方法之间调用,事务是否生效的问题

    org.hibernate.internal.SessionFactoryImpl.checkNamedQueries(SessionFactoryImpl.java:1073) Checking 0 named HQL IdentifierGeneratorHelper.java:93) Natively generated identity: 1 [DEBUG][2018-02-22 11:00:33] org.hibernate.hql.internal.ast.QueryTranslatorImpl.parse (QueryTranslatorImpl.java:267) parse() - HQL: select name from com.wcl.pojo.User u where u.id = ? [DEBUG][2018-02-22 11:00:33] org.hibernate.hql.internal.ast.QueryTranslatorImpl.showHqlAst(QueryTranslatorImpl.java :285) --- HQL AST --- 可见没有开启事务,因此selectUser()的事务配置没有生效,抛异常后也不会回滚。

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    2018-11-17 面试必问问题TransactionalJava事务之一——Java事务的基本问题

    org.hibernate.internal.SessionFactoryImpl.checkNamedQueries(SessionFactoryImpl.java:1073) Checking 0 named HQL IdentifierGeneratorHelper.java:93) Natively generated identity: 1 [DEBUG][2018-02-22 11:00:33] org.hibernate.hql.internal.ast.QueryTranslatorImpl.parse (QueryTranslatorImpl.java:267) parse() - HQL: select name from com.wcl.pojo.User u where u.id = ? [DEBUG][2018-02-22 11:00:33] org.hibernate.hql.internal.ast.QueryTranslatorImpl.showHqlAst(QueryTranslatorImpl.java :285) --- HQL AST --- 可见没有开启事务,因此selectUser()的事务配置没有生效,抛异常后也不会回滚。

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    基于docker快速搭建hive环境

    它提供SQL类型语言查询叫HiveQL或HQL。 它是熟知,快速,可扩展和可扩展的。 Hive架构 下面的组件图描绘了Hive的结构: ? 该组件图包含不同的单元。 执行引擎发送作业给JobTracker,在名称节点并把它分配作业到TaskTracker,这是在数据节点。在这里,查询执行MapReduce工作。 from table) Hadoop和Hive都是用UTF-8编码的 查询编译器(query complier),用云存储中的元数据来生成执行计划,步骤如下: 解析(parse)-anlr解析其生成语法树AST (hibernate也是这个):将HQL转化为抽象语法树AST 类型检查和语法分析(type checking and semantic analysis):将抽象语法树转换此查询块(query block 注意:hive需要运行在hadoop-master节点才可以!

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    【Hive】Hive介绍及Hive环境搭建

    在Hadoop生态系统中,HDFS用于存储数据,Yarn用于资源管理,MapReduce用于数据处理,而Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库,包括以下方面: (1)使用HQL作为查询接口 Hive的本质是:将HQL转化成MapReduce程序,其灵活性和扩展性比较好,支持UDF,自定义存储格式等;适合离线数据处理。 2、Hive在生态系统中的位置 ? (5)解析器:将SQL字符串转换成抽象语法树AST,这一步一般都用第三方工 具库完成,比如antlr;对AST进行语法分析,比如表是否存在、字段是否 存在、SQL语义是否有误(比如select中被判定为聚合的字段在 (6)编译器:将AST编译生成逻辑执行计划。 (7)优化器:对逻辑执行计划进行优化。 (8)执行器:把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说,就是MR/TEZ/Spark。

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    数据仓库Hive 基础知识(Hadoop)

    HQL语句转换成MR任务进行执行。 上图是Hive把HQL语句转化成MR任务进行执行的详细过程。 由驱动模块中的编译器–Antlr语言识别工具,对用户输入的SQL语句进行词法和语法解析,将HQL语句转换成抽象语法树(AST Tree)的形式; 遍历抽象语法树,转化成QueryBlock查询单元。 因为AST结构复杂,不方便直接翻译成MR算法程序。 Query Coordinator从MySQL元数据库中获取元数据(即查询需要用到哪些数据),从HDFS的名称节点中获取数据地址(即数据被保存到哪个数据节点上),从而得到存储这个查询相关数据的所有数据节点

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    Hive 基本架构

    Hive的缺点 HQL并非完全是SQL语法,很多复杂的语法无法实现,比如join操作,只支持等值连接,迭代的算法无法实现。 Thrift Client两类 Server端包括 CLI Thrift Server Metastore WUI Driver Driver Driver 每一个Hive服务都需要调用Driver来完成HQL 通俗地说,Driver就是HQL编译器,它解析和优化HQL语句,将其转换成一个Hive Job(可以是MapReduce,也可以是Spark等其他任务)并提交给Hadoop集群。 实现SQL基本操作之后,我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的,整个编译过程分为六个阶段: Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 遍历QueryBlock,翻译为执行操作树OperatorTree 逻辑层优化器进行OperatorTree变换,合并不必要的

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    Babel原理

    什么是AST 2.转换 转换步骤接收 AST 并对其进行遍历,在此过程中对节点进行添加、更新及移除等操作。这是 Babel 或是其他编译器中最复杂的过程。 Babel提供了@babel/traverse(遍历)方法维护这AST树的整体状态,并且可完成对其的替换,删除或者增加节点,这个方法的参数为原始AST和自定义的转换规则,返回结果为转换后的AST。 ,提供了基于函数式编程风格的众多工具函数), 它包含了构造、验证以及变换 AST 节点的方法。 Paths(路径) AST 通常会有许多节点,那么节点直接如何相互关联呢?我们可以使用一个可操作和访问的巨大可变对象表示节点之间的关联关系,或者也可以用Paths(路径)来简化这件事情。 意不意外 ? 你以为这样就结束了吗 ? 那你就太年轻啦。 我们经常会这样写箭头函数来省略return。

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