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HiveTimestamp类型日期与Impala显示不一致分析

1.问题描述 Hive表存储Timestamp类型字段显示日期与Impala查询出来日期不一致。...2.问题复现 1.创建一个简单测试表 [475f7bgd7e.png] [auxv4n329o.jpeg] 2.向表插入一条测试数据 | insert into date_test4 values...(1,'1503751615','2017-08-26 08:46:55'); | |:----| 获取当前系统时间存入表: [aeaku2xymk.jpeg] [w63gcdk6gy.jpeg] 3...Impala查询看到时间不一致; 3.问题分析 3.1Hivefrom_unixtime Hive官网from_unixtime函数说明: Return Type Name(Signature) Description...在Hive通过from_unixtime函数将TIMESTAMP时间戳转换成当前时区日期格式字符串,默认格式为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”,所以Hive在查询时候能正确将存入时间戳转成当前时区时间

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HiveTimestamp类型日期与Impala显示不一致分析(补充)

1.问题描述 ---- Hive表存储Timestamp类型字段日期显示与Impala查询出来日期不一致。...关于这个问题前面Fayson也讲过《HiveTimestamp类型日期与Impala显示不一致分析》,在SQL需要添加from_utc_timestamp函数进行转换,在编写SQL时增加了一定工作量...Impala查询看到时间不一致; 3.解决方法 ---- 1.登录CM,进入Impala服务,进入配置项 Cloudera Manager -> Impala -> Configuration-> Impala...时间戳使用是int类型存储,需要使用cast函数来将字段转为TimeStamp类型,parquet格式表进行转换时区也是正常。...如果表字段类型默认为TimeStamp类型,则不需要使用cast函数转换,需要注意是parquet格式表,在查询时候任然存在时区问题,需要在impala daemon命令行高级配置代码段(安全阀

8.2K80

python时间日期格式化符号

python时间日期格式化符号: import time print(time.strftime('%Y%H%M%S', time.localtime())) 运行结果: 2016092308 %y...两位数年份表示(00-99) %Y 四位数年份表示(000-9999) %m 月份(01-12) %d 月内中一天(0-31) %H 24小时制小时数(0-23) %I 12小时制小时数(01-12...) %M 分钟数(00=59) %S 秒(00-59) %a 本地简化星期名称 %A 本地完整星期名称 %b 本地简化月份名称 %B 本地完整月份名称 %c 本地相应日期表示和时间表示 %j 年内一天...(001-366) %p 本地A.M.或P.M.等价符 %U 一年星期数(00-53)星期天为星期开始 %w 星期(0-6),星期天为星期开始 %W 一年星期数(00-53)星期一为星期开始...%x 本地相应日期表示 %X 本地相应时间表示 %Z 当前时区名称 %% %号本身

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GO语言程序解决中文日期格式解析问题

最近做一个使用gin框架GO语言项目,需要将前端传递过来中文日期格式字符串转换成GO语言时间类型,遇到了`parsing time xx as xx: cannot parse xx as xx...` 这样错误,原来这是GO语言特殊时间格式引起,它默认不是使用系统时间格式,使用时候需要进行转换。...但是这样用还有一个问题,上面这种结构体定义字段注解使用了json格式,表示从HTTP请求Body解析json格式数据,但是如果需要在GET请求中使用,需要把上面的 json替换成 form,...解决办法就是这种情况可以考虑 yyyyMMdd 这种日期格式,将本文代码做相应修改: const ( DateFormat = "2006-01-02" DateFormat2 = "...DateFormat) }else{ now= now2 } } *d = Date(now) return nil } 之后,我们日期格式就兼容

2.2K20

Discourse 访问统计数不一致

Discourse 如果使用网站跟踪程序,例如 Google Analytics 得到网站访问数据和真实网站访问数据是不一致。...这是因为 Discourse 数据调用使用是 API,在你页面载入后,如果继续访问网站,那么网站使用是 API 调用程序。 这个调用在 Google Analytics 没有办法被跟踪到。...相对准确记录就是 Discourse 自带内部页面记录,这个因为能够记录每次 API 和后台调用情况,更能够准确反映网站使用情况。 我们说就是在后台上使用这个数据。...这个主要还是和 Discourse 数据存储和调用机制有关,很难通过跟踪页面的实际载入情况来获得网站真实页面载入数量。...可以使用其他分析工具,例如 DNS 上面的用户 DNS 解析数量,独立用户 IP 访问数量来大致知道网站访问用户数量。 至于具体 API 和数据调用情况,也只能依赖内部报表了。

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mysql时间戳转为日期格式_mysql时间戳与日期格式相互转换

-08-22 12:11:10 2.日期转换为U … mysql 时间戳与日期格式相互转换 1.UNIX时间戳转换为日期用函数: FROM_UNIXTIME() ); 输出:2006-08-22 12...() ); 输出:2006-08-22 12:11:10 2.日期转换为UNIX时间戳用函数: UNIX_TIMESTAMP() Sel … js时间戳与日期格式相互转换 下面总结一下js时间戳与日期格式相互转换...将时间戳转换成日期格式: function timestampToTime(timestamp) { var date = new Date(ti … javascript时间戳与日期格式相互转换 这里总结下...JavaScript时间戳和日期格式相互转换方法(自定义函数)....将时间戳转换为日期格式 function timestampToTime(timestamp) { var date = … js时间戳与日期格式相互转换 1.

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解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题在数据分析与机器学习,经常会遇到处理数据问题。...问题描述在pandasDataFrame格式数据,每一列可以是不同数据类型,如数值型、字符串型、日期型等。而ndarray格式数据需要每个元素都是相同类型,通常为数值型。...总结本文介绍了一种解决pandasDataFrame格式数据与numpyndarray格式数据不一致导致无法运算问题方法。...通过将DataFrame某一列转换为ndarray,并使用pd.Series()将其转换为pandasSeries数据格式,可以避免格式不一致错误。...本文介绍了一种解决pandasDataFrame格式数据与numpyndarray格式数据不一致导致无法运算问题方法。

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