ClickHouse问题分析:启动失败,报错 doesn‘t look like the set of parts in ZK

文章描述了一个华为云环境中ClickHouse数据库在节点异常重启后遇到的表同步问题。错误日志显示部分表的元数据加载失败,原因可能是数据不一致。文中提供了两种恢复方案:一是修改配置文件config.xml,调整数据插入限制;二是通过连接ZooKeeper并设置force_restore_data标志强制恢复。第二种方法成功解决了由于分区策略导致的大量待同步数据问题。

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参考链接

华为云社区的一个帖子

报错日志如下:

2023.05.23 09:58:23.850165 [ 679728 ] {
   } <Error> Application: Caught exception while loading metadata: Code: 231. DB::Exception: The local set of parts of table `.inner_id.add4e584-377e-47f3-add4-e584377e87f3` 
### BEVFusion 中 `AssertionError` 错误分析 在复现 BEVFusion 项目时遇到的 `AssertionError: Samples in split doesn't match samples in predictions` 是由于预测结果与数据集中定义的样本数量不一致引起的。以下是对此问题的具体解析以及解决方案。 #### 1. 数据集配置问题 该错误通常发生在数据预处理阶段或推理阶段,可能是由于数据集分割文件(split file)中的样本数与实际加载的数据样本数不符所致。这可能由以下几个原因引起: - **数据集未正确生成**:如果按照引用[2]的方法创建 NuScenes 数据集时,命令执行失败或者参数设置不当,则可能导致部分样本缺失[^2]。 - **版本差异**:NuScenes 数据集的不同版本之间可能存在结构上的变化。例如,v1.0-mini 和 v1.0-trainval 的标注方式略有不同,因此需要确认使用的脚本是否适配当前数据集版本。 #### 2. 预测逻辑问题 另一个常见原因是预测模块未能完全匹配输入数据流。具体来说: - 如果模型输出的结果长度小于或多于预期目标框的数量,就会触发上述断言异常。 - 可能的原因包括但不限于测试过程中跳过了某些帧、重复读取同一帧或其他索引错位的情况。 针对以上两种可能性,可以采取如下措施来排查并修复此问题: --- ### 解决方案 #### 方法一:验证数据集一致性 重新检查数据集构建过程,确保每一步都严格按照官方文档操作完成。特别注意以下几点: ```bash cd /path/to/nuscenes/dataset/v1.0-trainval/ python create_data.py nuscenes --root-path . --out-dir ../processed_nuscenes/ --extra-tag nuscenes --version v1.0-trainval --workers N ``` 其中 `-N` 表示 CPU 工作线程数目可根据硬件资源调整。完成后再次运行整个流程观察是否有遗漏项被补充进去。 #### 方法二:调试代码路径 定位到引发报错的核心函数位置,在源码中找到类似于下面这样的条件判断语句: ```python assert len(samples_in_split) == len(predictions), ( f"Samples in split doesn't match samples in predictions." ) ``` 通过打印日志查看两者的具体内容是否存在偏差。比如增加临时诊断信息以便更清楚了解哪里出了差池: ```python print(f"Number of samples in split: {len(samples_in_split)}") print(f"Number of prediction records: {len(predictions)}") for i, pred in enumerate(predictions[:5]): print(f"Prediction record #{i}: {pred}") ``` 进一步深入探究这些列表内部元素构成形式及其关联关系,从而发现潜在矛盾之处加以修正。 #### 方法三:优化 LIME 使用场景下的性能瓶颈 虽然这里讨论的是关于 BEVFusion 特定类型的 assertion error 处理办法,但如果涉及到了利用像 LIME 这样的工具来进行解释性工作的话,那么也应该考虑到其本身存在的局限性和改进方向。正如前面提到过的那样,LIME 存在一个显著缺陷就是对于每一个待检测实例都需要单独训练相应的可理解代理模型,这一特性无疑增加了整体运算负担时间成本较高[^1] 。所以在大规模应用之前最好先评估一下这种额外开销是否会对自己项目的效率造成不可接受的影响;必要时候考虑采用其他更加高效的替代技术手段。 --- ### 总结 综上所述,要彻底消除此类 Assertion Error ,一方面需仔细核验基础资料准备环节有无疏漏现象发生;另一方面也要密切关注程序算法实现细节方面可能出现的各种意外状况,并及时作出相应补救举措才行。
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