There is an error while getting planid. No Free partitions available

最新推荐文章于 2021-10-06 13:25:52 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AndersHo/article/details/24481981
在尝试创建Oracle Advanced Supply Chain Planning (ASCP) 计划时遇到错误提示'No free partitions available'。该问题与ORA-2149, ORA-6512和ORA-14501错误相关。解决方案涉及检查并确认表msc_exc_details_all是否已分区，如果未分区，需要应用Memory Based Planning Engine的最新补丁以进行分区。" 10854713,595931,有向图割点判断算法,"['图论', '算法', '数据结构', '有向图算法']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

问题概述

Oracle Advanced Supply Chain Planning最初的设置职责的时候有点问题，不知是不是要打什么补丁或其他配置什么东东，，



这个提示，，但我查到的分区是还有可用分区的，里面的逻辑关系有点搞乱

解决方法

原因：由于 ORA-02149: 指定的分区不存在
ORA-06512: 在 "SYSTEM.AD_DDL", line 165
ORA-06512: 在 "APPS.MSC_MANAGE_PLAN_PARTITIONS", line 348
ORA-14074: 分区界限必须调整为高于最后一个分区界

 

Note: 313642.1 - Create Aps Partitions Fails With Ora-2149 Ora-6512 Ora-14501

 https://metalink.oracle.com/metalink/plsql/ml2_documents.showDocument?p_database_id=NOT&p_id=313642.1

 

Create Aps Partitions Fails With ORA-214

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### 设置 `spark.sql.shuffle.partitions` 参数为 200 及其作用 在 Spark 中，可以通过多种方式设置 `spark.sql.shuffle.partitions` 参数来控制 shuffle 操作后的分区数量。以下是具体的方法及其作用： #### 方法一：通过 SparkSession 配置 可以使用 `SparkSession.conf` 来动态设置此参数： ```scala val spark = SparkSession.builder().appName("example").getOrCreate() spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "200") ``` 这种方法适用于运行时动态修改配置[^1]。 #### 方法二：通过提交作业时指定参数 当提交 Spark 应用程序时，可以在命令行中直接指定该参数： ```bash spark-submit --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 your_application.jar ``` 这种方式会在整个应用程序生命周期内生效[^3]。 #### 方法三：通过代码显式设置 也可以在代码中通过 `SQLContext` 或 `HiveContext` 显式设置： ```scala val sqlContext = new SQLContext(sc) sqlContext.setConf("spark.sql.shuffle.partitions", "200") ``` 这种做法同样会影响后续所有的 shuffle 操作。 --- #### `spark.sql.shuffle.partitions` 的作用 `spark.sql.shuffle.partitions` 是一个重要的参数，用于定义 shuffle 操作之后的数据分区数。它的主要功能如下： - **影响性能**：较大的分区数会增加任务的数量，从而提高 CPU 利用率；但过多的分区可能导致额外的调度开销和内存消耗。 - **数据分布**：合理的分区数能够使数据均匀分布在各个节点上，减少数据倾斜的可能性。 - **默认值**：如果没有手动设置，默认值通常为 200（不同版本可能略有差异）。这可能会导致某些场景下的性能瓶颈[^4]。 需要注意的是，如果启用了动态分区优化 (`spark.sql.adaptive.enabled=true`)，则自定义的 `spark.sql.shuffle.partitions` 值会被忽略，除非禁用动态分区优化或将算子替换为 `repartition`。 --- #### 动态分区的影响 启用动态分区优化后，Spark 会自动调整分区数以适应工作负载的变化。此时，即使设置了 `spark.sql.shuffle.partitions`，也可能不会生效。解决办法有两种： 1. 关闭动态分区优化：`spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "false")` 2. 使用 `repartition` 手动重新分配分区数: ```scala df.repartition(200).write.format("parquet").save("/path/to/output") ``` --- ### 总结 要将 `spark.sql.shuffle.partitions` 设置为 200，可以选择上述三种方法之一实现。合理设置该参数有助于提升 Spark 作业的整体性能，尤其是在涉及大量 shuffle 操作的情况下。然而，在开启动态分区优化时需特别注意其对自定义分区数的影响。
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