中软国际数据治理专业服务解决方案实践

settings.json 设置编辑器是允许您查看和修改存储在settings.json文件中的设置值的UI。您可以通过使用Preferences: Open Settings (JSON)命令在编辑器中打开此文件，直接查看和编辑此文件。通过指定设置ID和值，设置将写入JSON。 settings

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SELECT '"a"'::json; json ------ "a" (1 row) gaussdb=# SELECT '"abc"'::jsonb; jsonb ------- "abc" (1 row) 数组(array-json)：使用中括号[]包裹，满足数组

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创建主题 在“创建主题”页面中，设置“主题名称”为“Mytopic”。 更多关于“创建主题”的配置指导，请参见创建主题。 单击“确定”，主题创建成功。 主题创建成功后，系统会自动生成主题URN，主题URN是主题的唯一资源标识，不可修改。新创建的主题将显示在主题列表中。 单击主题名称，可查

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创建索引、主键 BTREE索引 jsonb类型支持创建btree索引，支持创建主键。 包含存在 查询一个JSON之中是否包含某些元素，或者某些元素是否存在于某个JSON中是jsonb的一个重要能力。 -- 简单的标量/原始值只包含相同的值。 gaussdb=# SELECT '"foo"'::jsonb

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'"abc"'::jsonb; 数组(array-json)：使用中括号[]包裹，满足数组书写条件。数组内元素类型可以是任意合法的JSON，且不要求类型一致。 select '[1, 2, "foo", null]'::json;select '[]'::json;select '[1, 2, "foo"

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JSON构造器 JSON构造器为用户提供构造JSON对象的能力，用户通过界面化操作可以构造出复杂的JSON结构，也可以通过“源码模式”，将复杂的JSON格式数据转换到界面显示，包含“构造JSON对象”执行动作。 连接参数 变量连接器无需认证，无连接参数。 切换为源码模式： 构造完

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Unexpected end of JSON ... 问题现象 执行npm install时，提示异常信息如下： 原因分析 解析文件中的json字符串失败，有可能从镜像仓下载的文件不完整。 处理方法 修改Npm镜像仓，在Npm构建步骤里，添加如下命令： 1 npm config set

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rows) json_populate_record(anyelement, object-json [, bool]) 描述：$1必须是一个复合类型的参数。将会把object-json里的每个对键值进行拆分，以键当做列名，与$1中的列名进行匹配查找，并填充到$1的格式中。 返回类型：anyelement

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'"abc"'::jsonb; 数组(array-json)：使用中括号[]包裹，满足数组书写条件。数组内元素类型可以是任意合法的JSON，且不要求类型一致。 select '[1, 2, "foo", null]'::json;select '[]'::json;select '[1, 2, "foo"

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rows) json_populate_record(anyelement, object-json [, bool]) 描述：$1必须是一个复合类型的参数。将会把object-json里的每个对键值进行拆分，以键当做列名，与$1中的列名进行匹配查找，并填充到$1的格式中。 返回类型：anyelement

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在ModelArts中，用户的数据都是存放在OBS桶中，而训练作业运行在容器中，无法通过访问本地路径的方式访问OBS桶中的文件。 处理方法 读取文件报错，您可以使用Moxing将数据拷贝至容器中，再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文件类型，进行读取。请参见读取“jso

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，并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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从HBase读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 Python样例代码 父主题： 开发程序

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从HBase读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发程序

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从Hive读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发程序

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从HBase读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 Python样例代码 父主题： 开发程序

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，并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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从HBase读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 Python样例代码 父主题： 开发程序

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从Hive读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 Python样例代码 父主题： 开发程序

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从HBase读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 Python样例代码 父主题： 开发程序

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使用二级索引读取数据 功能介绍 在具有HIndexes的用户表中，HBase使用Filter来查询数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HIndexExample”类的scanDataByHIndex方法中 public

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