vs2017中显示检测到不兼容的sqlserver版本

Posted 2023-04-25

如果你的vs2017不兼容sqlserver版本，你可以尝试以下方法：

1. 升级sqlserver版本，如果你的sqlserver版本过低，可以根据vs2017的要求升级到较新版本；

2. 下载并安装vs2017的补丁，这样可以解决一些兼容性问题；

3. 如果你正在使用sql server 2016 express edition，可以将它升级到sql server 2017，这样可以解决兼容性问题。

4. 如果你要开发sql server 2012 / 2014报表，可以下载安装sql server 2012 / 2014 Report Builder，这样可以解决兼容性问题。 参考技术A vs2017中显示检测到不兼容的sqlserver版本

1. 在Visual Studio 2017中，打开解决方案资源管理器，右键单击解决方案，然后选择“属性”。

2. 在“属性”窗口中，单击“常规”，然后单击“项目参考”。

3. 在“项目参考”页面中，检查SQL Server实例是否与您的解决方案兼容。如果不兼容，请更改SQL Server实例以使其与解决方案兼容。

4. 单击“确定”按钮以保存更改。 参考技术B 解决方法：

1. 在Visual Studio 2017中，打开“工具”菜单，然后点击“选项”；

2. 在“选项”窗口中，选择“数据库和服务”；

3. 在“数据库和服务”节点中，找到“SQL Server”，然后点击“编辑”；

4. 在“编辑SQL Server”窗口中，可以设置SQL Server版本，选择你想要的版本，然后点击“确定”即可。 参考技术C 如果在使用VS2017连接SQL Server时出现“检测到不兼容的SQL Server版本”的提示，那么可能是SQL Server和VS2017的版本号不兼容。你可以检查一下两者的版本号，看看是否兼容，如果不兼容，你可以尝试升级SQL Server，或者使用兼容VS2017的SQL Server版本。 参考技术D 1、请确保你所使用的SQL Server版本是受支持的，并且符合Visual Studio 2017的要求。
2、请检查Windows操作系统是否兼容，并且能够安装所需的SQL Server版本。
3、如果你使用的是SQL Server 2017，请确保安装了VS 2017的最新补丁和服务包，以便支持最新的SQL Server版本。
4、如果你使用的是SQL Server 2016，请确保安装了VS 2017 Update 3，以便支持最新的SQL Server版本。
5、请确保Visual Studio和SQL Server的安装都是32位或者64位的，并且版本一致。
6、请确保你的Visual Studio 2017是使用管理员身份运行的，以便能够正常运行安装过程。
7、如果你使用的是SQL Server Express，请确保你安装了SQL Server Express LocalDB，以便支持VS 2017。
8、在安装SQL Server之前，请确保你的电脑通过了Microsoft.NET Framework 4.7的安装，以便能够支持最新的SQL Server版本。

将数据写入 Azure 数据块中的 Delta Lake 时出现问题（检测到不兼容的格式）

【中文标题】将数据写入 Azure 数据块中的 Delta Lake 时出现问题（检测到不兼容的格式）

【英文标题】：Trouble when writing the data to Delta Lake in Azure databricks (Incompatible format detected)

【发布时间】：2019-11-24 22:29:45

【问题描述】：

我需要将数据集读入 DataFrame，然后将数据写入 Delta Lake。但我有以下例外：

AnalysisException: 'Incompatible format detected.\n\nYou are trying to write to `dbfs:/user/[e-mail]/delta/customer-data/` using Databricks Delta, but there is no\ntransaction log present. Check the upstream job to make sure that it is writing\nusing format("delta") and that you are trying to write to the table base path.\n\nTo disable this check, SET spark.databricks.delta.formatCheck.enabled=false\nTo learn more about Delta, see https://docs.azuredatabricks.net/delta/index.html\n;

这是异常之前的代码：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, DoubleType, IntegerType, StringType

inputSchema = StructType([
  StructField("InvoiceNo", IntegerType(), True),
  StructField("StockCode", StringType(), True),
  StructField("Description", StringType(), True),
  StructField("Quantity", IntegerType(), True),
  StructField("InvoiceDate", StringType(), True),
  StructField("UnitPrice", DoubleType(), True),
  StructField("CustomerID", IntegerType(), True),
  StructField("Country", StringType(), True)
])

rawDataDF = (spark.read
  .option("header", "true")
  .schema(inputSchema)
  .csv(inputPath)
)

# write to Delta Lake
rawDataDF.write.mode("overwrite").format("delta").partitionBy("Country").save(DataPath) 

【问题讨论】：

DataPath 的值是多少？查看错误消息中的路径，它看起来是错误的。您是否尝试过诸如“/test/deltalaketest”之类的 dbfs 位置。

【参考方案1】：

此错误消息告诉您目标路径中已有数据（在本例中为 dbfs:/user/[e-mail]/delta/customer-data/），并且该数据不是 Delta 格式（即没有事务日志）。您可以选择一个新路径（基于上面的 cmets，看起来就像您所做的那样）或删除该目录并重试。

【讨论】：

感谢这些精确的@Michael :)

【参考方案2】：

我通过此搜索找到了这个问题：“您正在尝试使用 Databricks Delta 写入 ***，但不存在事务日志。”

如果有人搜索相同的内容： 对我来说，解决方案是明确编码

.write.format("parquet")

因为

.format("delta")

是自 Databricks Runtime 8.0 及更高版本以来的默认设置，出于遗留原因，我需要“镶木地板”。