<IBM DB2> 【可行方案NO.001】 存储过程执行方法 、批量执行sql语句(Stored Procedures)

本文详细介绍了IBM DB2中通过命令行和多种工具执行存储过程及批量SQL语句的方法,包括db2命令行的单条与批量操作,以及DbVisualizer和Toad的使用技巧,特别是针对含有参数的存储过程执行。

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

1、 db2 命令行单条执行sql

安装完数据库后,在命令行,输入db2,可进行命令输入。

#连接数据库
$ db2 connect to testdb
   Database Connection Information
 Database server        = DB2/AXI64 9.7.10
 SQL authorization      = DB2INST1
 Local database alias   
### 解决 `org.apache.spark.sql` 数据处理问题 #### 处理多分隔符建表错误 当使用 Hive、Beeline 或 Spark 创建带有多个分隔符的表格时,可能会遇到 `org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.MultiDelimitSerDe` 错误。这通常是因为 SerDe 类未正确配置或缺失所致[^1]。 为了修复此问题,在创建表语句中指定合适的输入和输出格式类: ```sql CREATE TABLE my_table ( col1 STRING, col2 INT, ... ) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.MultiDelimitSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ("field.delim"="|", "collection.delim"=",") STORED AS TEXTFILE; ``` #### 应对本地运行 Spark 报错 对于本地执行 Spark 程序时报出 `Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted.` 的情况,可能的原因包括资源不足或其他环境因素引起的任务失败[^2]。 建议采取以下措施来排查并解决问题: - 检查日志文件获取更多关于作业终止的信息; - 调整应用程序参数以适应可用硬件资源; - 如果适用的话升级至最新稳定版Spark版本; #### 防范 Shuffle Metadata Fetch Failed Exception 如果在提交 SQL 查询给 Spark-SQL 时遇到了 `MetadataFetchFailedException`, 这表明存在 shuffle 文件丢失的问题。增大 executor 内存可以有效缓解此类异常的发生频率[^3]。 通过设置合理的内存分配策略可减少该类错误发生的可能性: ```scala val sparkConf = new SparkConf().setAppName("MyApp") sparkConf.set("spark.executor.memory", "20g") // 根据实际需求调整大小 val sc = new SparkContext(sparkConf) ```
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