删除卡巴庞大的eventlog.rpt

本文提供了一套详细的步骤来帮助用户正确地卸载卡巴斯基安全软件,并优化其配置设置,包括如何禁用自我保护功能、清除报告文件及调整记录保留时间等。

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

1.点主界面上的“设置”-“服务”-去掉“启用自我保护”前的钩
2.点主界面上的“报告、隔离与备份”-点“报告”下的“清除”(这步有些版本卡巴可能没有)
3.关闭卡巴-删除隐藏文件eventlog.rpt,甚至其所在的Report目录下所有的文件
4.打开卡巴-将“启用自我保护”前的钩打上
5.点主界面上的“设置”-“报告、隔离、备份”-去掉“记录非关键事件”前的钩
6.同时,“删除报告”的时间可改为1-2天,“从隔离和备份删除项目”的时间可改为3天
注意:时间仅供参考,可以再修改适合自己的!

本文转自
http://www.in9.cn/simple/index.php?t277440.html
### 关于Kyuubi SQL执行时出现的AnalysisException异常 当遇到 `AnalysisException` 异常提示 `'Column 'uc_job_level_na' does not exist` 时,这通常表明查询中引用了一个不存在或者未正确定义的列名。以下是可能的原因以及解决方案: #### 可能原因分析 1. **拼写错误** 列名称可能存在大小写敏感性问题或简单的拼写错误。SQL 对列名通常是区分大小写的(取决于数据库配置)。如果实际表中的列为 `UC_JOB_LEVEL_NA` 而不是 `uc_job_level_na`,则会引发此异常[^2]。 2. **数据源不匹配** 查询的数据源可能与预期不符。例如,在某些情况下,可能会加载了不同的表结构或视图定义,而这些结构中并不包含指定的列[^3]。 3. **动态生成SQL语句的问题** 如果 SQL 是通过程序动态生成的,则可能是由于字符串拼接或其他逻辑错误导致最终生成的 SQL 中包含了无效的列名[^4]。 4. **元数据缓存过期** Kyuubi 使用 Spark 的 Catalyst 引擎来解析和优化 SQL 查询。如果底层表发生了变更(如删除或重命名列),但元数据尚未刷新,则可能导致此类异常[^5]。 --- ### 解决方案 #### 方法一:验证列名是否存在并修正 检查目标表的实际列名是否为 `uc_job_level_na` 或其他形式。可以通过以下方式确认: ```sql DESCRIBE table_name; ``` 上述命令可以列出表的所有字段及其属性。如果发现该列确实缺失或名称不同,请调整查询语句以使用正确的列名[^6]。 #### 方法二:启用大小写敏感模式 确保 SQL 执行环境支持大小写敏感的列名识别。可以在提交作业前设置如下参数: ```scala spark.conf.set("spark.sql.caseSensitive", "true") ``` 这样能够帮助定位因大小写引起的误配问题[^7]。 #### 方法三:清理元数据缓存 强制清除 Spark 的元数据缓存有助于同步最新的表结构调整情况。运行以下代码可实现这一点: ```scala spark.catalog.refreshTable("table_name") ``` 完成操作后再尝试重新执行原始查询[^8]。 #### 方法四:调试动态SQL生成过程 如果是应用程序自动生成 SQL 字符串的情况,建议打印完整的 SQL 文本以便审查其准确性。例如: ```java System.out.println(finalSqlQuery); // 将 finalSqlQuery 替换为你应用中生成的具体 SQL 表达式变量 ``` --- ### 示例代码展示 假设我们有一个名为 `employee_data` 的表格,并希望从中检索特定信息却遇到了类似的异常。下面是一个修复后的例子演示如何排查及解决问题的过程: ```sql -- 原始失败查询 SELECT uc_job_level_na FROM employee_data; -- 正确做法之一:先描述表查看真实列名 DESCRIBE employee_data; -- 修改后成功的查询 (假定正确列名为 UC_JOB_LEVEL_NA) SELECT UC_JOB_LEVEL_NA FROM employee_data; ``` --- ### 总结 通过对以上几种可能性逐一排除,应该能找到造成 `AnalysisException` 的根本原因并采取相应措施加以解决。务必注意保持良好的开发习惯,比如定期更新文档记录最新版表结构变化、严格测试任何涉及外部输入的部分等等。
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