obdumper 导入数据报错

OceanBase 技术问题
#1

【 使用环境 】生产环境
【 OB or 其他组件 】
【 使用版本 】最新版
【问题描述】使用导数工具报错
【附件及日志】[WARN] Retry Table: “el_equipment_borrow”, Partition: 0. Records: 6. Error: Incorrect integer value for column ‘id’ at row 1. Retry Mode: SERIAL

【SOP系列 22 】——故障诊断第一步(自助诊断和诊断信息收集)

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#3

根据文档库中的信息，您遇到的错误可能是由于输入的列类型与数据库表的列类型不匹配导致的。具体来说，错误信息 Incorrect integer value for column 'id' at row 1 表明在导入数据时，列 id 的值不是一个有效的整数。

解决方法：

  1. 检查数据源：

    • 确认数据源中 id 列的数据是否都是有效的整数。如果有非整数值，需要进行清理或转换。
    • 例如，如果数据源是一个 CSV 文件，可以使用文本编辑器或脚本（如 Python 脚本）来检查和修正这些值。

  2. 修改导入脚本：

    • 如果数据源中有非整数值，可以在导入脚本中添加数据清洗步骤，确保所有 id 列的值都是有效的整数。
    • 例如，使用 obdumper 时，可以在导入前对数据进行预处理，确保所有 id 列的值都是整数。

  3. 检查表结构：

    • 确认目标表 el_equipment_borrow 中 id 列的定义是否为整数类型。如果是其他类型，需要修改表结构或调整数据源。
    • 例如，可以使用以下 SQL 语句检查表结构：
      DESC el_equipment_borrow;

  4. 重试导入：

    • 在确保数据源和表结构正确无误后，重新运行 obdumper 导入数据。

示例代码：

假设您使用的是一个 CSV 文件作为数据源，可以使用以下 Python 脚本来清洗数据：

import csv

input_file = 'data.csv'
output_file = 'cleaned_data.csv'

with open(input_file, 'r') as infile, open(output_file, 'w', newline='') as outfile:
    reader = csv.reader(infile)
    writer = csv.writer(outfile)
    
    header = next(reader)  # 读取表头
    writer.writerow(header)  # 写入表头
    
    for row in reader:
        try:
            # 尝试将 id 列转换为整数
            row[0] = int(row[0])
            writer.writerow(row)
        except ValueError:
            print(f"Invalid integer value in row: {row}")

print("Data cleaning complete.")

总结：

  • 错误原因：输入的列类型与数据库表的列类型不匹配。
  • 解决方法：检查数据源，确保 id 列的值都是有效的整数；修改导入脚本，添加数据清洗步骤；检查表结构，确保 id 列的定义正确；重试导入。

希望以上信息能帮助您解决问题。如果问题仍然存在，请联系 OceanBase 的人工答疑以获取更多帮助。

检索到的文档如下:

  1. 错误码
  2. 5000 ~ 5999
  3. DEFAULT
  4. 0001 ~ 3999
  5. OBKV-Table 操作类型
  6. 10000 ~ 12000
#4

看着是隐式转换失败了 命令发一下 版本号发一下 数据方便发出来么？

#5

数据量比较大，版本是最新版，我不清楚那一条出现的问题

#6

你可以用语句过滤一下 去转化看看 具体是哪些数据有问题 或者你先按照字符串导出在检查

#7

理解您的情况，当数据量较大且不确定具体哪一行数据出现问题时，可以采取以下步骤来逐步排查和解决问题：

1. 分批导入数据

  • 将大文件分成多个小文件，逐个导入，这样可以更容易定位到出错的具体文件和行。
  • 例如，可以使用 split 命令将大文件分割成多个小文件：
    split -l 10000 data.csv data_part_
  • 这会将 data.csv 文件每 10000 行分割成一个新文件，文件名前缀为 data_part_。

2. 使用日志文件

  • 启用 obdumper 的详细日志记录，以便捕获更多的错误信息。
  • 例如，可以在 obdumper 命令中添加 -v 或 --verbose 参数来启用详细日志：
    obdumper -v --input-file=data_part_00 --table=el_equipment_borrow --output-db=your_database

3. 检查特定行

  • 根据日志文件中的错误信息，找到具体的行号，然后手动检查该行的数据。
  • 例如，如果日志显示第 1000 行出错，可以使用 sed 或 awk 命令查看该行：
    sed -n '1000p' data_part_00

4. 数据预处理

  • 在导入之前，使用脚本对数据进行预处理，确保所有 id 列的值都是有效的整数。
  • 例如，可以使用 Python 脚本批量处理数据：
    import csv

input_file = 'data.csv'
output_file = 'cleaned_data.csv'

with open(input_file, 'r') as infile, open(output_file, 'w', newline='') as outfile:
    reader = csv.reader(infile)
    writer = csv.writer(outfile)
    
    header = next(reader)  # 读取表头
    writer.writerow(header)  # 写入表头
    
    for row in reader:
        try:
            # 尝试将 id 列转换为整数
            row[0] = int(row[0])
            writer.writerow(row)
        except ValueError:
            print(f"Invalid integer value in row: {row}")

print("Data cleaning complete.")

5. 使用数据验证工具

  • 使用数据验证工具（如 csvkit）来检查和验证数据文件。
  • 例如，可以使用 csvstat 命令查看 id 列的统计信息：
    csvstat --columns 1 data.csv

6. 联系技术支持

  • 如果以上方法都无法解决问题，建议联系 OceanBase 的技术支持团队，提供详细的日志文件和数据样本，以便他们能够更好地帮助您。

总结：

  • 分批导入数据：将大文件分成多个小文件，逐个导入。
  • 使用日志文件：启用详细日志记录，捕获更多错误信息。
  • 检查特定行：根据日志信息，手动检查出错的具体行。
  • 数据预处理：使用脚本批量处理数据，确保所有 id 列的值都是有效的整数。
  • 使用数据验证工具：使用工具检查和验证数据文件。
  • 联系技术支持：如果问题依然存在，联系 OceanBase 的技术支持团队。

希望以上方法能帮助您解决问题。如果还有其他疑问，请随时提问。

具体信息可参考以下文档:

  1. information_schema.ROUTINES
  2. mysql.proc
  3. information_schema.PARAMETERS
  4. OceanBase 术语
  5. oceanbase.CDB_OB_BACKUP_SET_FILES
  6. V$SQL_WORKAREA
  7. V$SQL_MONITOR_STATNAME

(小助手的答复已结束，如未能解决您的问题，请继续提问并等待其他同学的回复，谢谢！)

#8

我使用推荐的csv格式

#9

你把表定义和第一行数据 发一下