r"\2"}) 加工结果 { "k1": "v1", "k2": "v2", "k3": "v3", "content": "k1=v1&k2=v2?k3:v3" } 值提取 动态键值对之间以及关键字与值之间有明确标识，如a=b或a="cxxx"日志格式的，推荐用e_kv函数，示例如下。

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Git客户端安装与配置 Repo当前支持的客户端及安装指导链接请参见表1。 表1 Repo支持的Git客户端 客户端名称 操作系统 官方的安装指导链接 Git客户端 Windows系统 Windows Git客户端安装指导 Linux系统 Linux Git客户端安装指导 Mac系统

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解析与更新JSON数据 本文介绍如何使用数据加工对包含JSON对象的日志进行解析与更新。 场景一：展开和提取JSON对象 日志中包含JSON对象时，您可以通过e_json函数展开和提取对象。 示例：指定字段名精确提取JSON对象值，例如展开data字段值中的第一层键值对。 原始日志

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出现“客户端与 服务器 的时间相差15分钟”的报错 问题： 使用OBS时出现报错“客户端与服务器的时间相差大于15分钟”或“The difference between the request time and the current time is too large”。 原因：

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N展开、JMES提取或者JMES提取后再展开。支持和其他函数组合使用。 分隔符提取 e_csv、e_psv、e_tsv 使用自定义的分隔符与预定义的字段名，从特定字段中提取多个字段。 e_csv：默认分隔符为半角逗号（,）。 e_psv：默认分隔符为竖线（|）。 e_tsv：默认分隔符为\t。

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参数 参数类型 描述 - String 请求示例 创建训练作业标签。设置TMS标签的key/value为“111”和“k3”，TMS标签的key/value为"k3"和“v2”。 POST https://endpoint/v2/{project_id }/trainJob/

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"v2", "key" : "k3" }, { "resource_id" : "hilens-19a27038ee2f437ab41241a64a907589", "value" : "v3", "key" : "k3" }, { "resource_id"

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出现“客户端与服务器的时间相差大于15分钟”的报错 问题 当出现“客户端与服务器的时间相差大于15分钟”的报错时，无法正常使用OBS。 回答 出于安全目的，OBS会校验Browser和服务器的时间差，当该时间差大于15分钟时，会出现此报错。请根据本地UTC时间调整本地时间以避免此问题。

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Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--

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Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--

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CodeArt API的客户端与Web端差异 CodeArts API的客户端与Web端在主要功能使用上没有明显差异，但在少部分特定场景下，Web端因受限于浏览器的限制，无法支持如设置全局代理、使用快捷键等功能。推荐使用客户端，享受更全面的功能体验。 父主题： 功能相关

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"v2", "k3": "k1" } 加工规则 e_keep(e_search("k1==v1")) 加工结果 k1: v1 k2: v2 k3: k1 示例3：条件判断结果为false，丢弃日志。 测试数据 { "k1":"v1" , "k2": "v2", "k3": "k1"

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把

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客户端 优化 域名 解析请求 选择合适的镜像 避免IPVS缺陷导致的DNS概率性解析超时 使用节点DNS缓存NodeLocal DNSCache 及时升级集群中的CoreDNS版本 谨慎调整VPC和虚拟机的DNS配置 父主题： CoreDNS配置优化实践

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安装报表服务器和数据库客户端 图1 安装1 配置报表 图2 配置报表 下一步 配置 图3 下一步 完成 图4 完成 测试报表Web 服务 URL 图5 测试报表Web 服务 URL Web 门户URL 图6 Web 门户URL 父主题： 安装测试环境

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VARCHAR)将JSON值转换为对应的SQL VARCHAR值。对于JSON字符串、JSON数字、true、false或null，转换行为与对应的SQL类型相同。JSON对象和JSON数组无法转换为VARCHAR： SELECT CAST(JSON '{"a": 1, "b": 2}'

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VARCHAR)将JSON值转换为对应的SQL VARCHAR值。对于JSON字符串、JSON数字、true、false或null，转换行为与对应的SQL类型相同。JSON对象和JSON数组无法转换为VARCHAR： SELECT CAST(JSON '{"a": 1, "b": 2}'

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e_set("hello", dct_update(v("ctx"), {"k3": "v3"})) 加工结果 ctx: {"k1":"v1","k2":"v2"} hello: {"k1": "v1", "k2": "v2", "k3": "v3"} dct_delete 删除字典。 函数格式

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