合并分区 用户可以使用合并分区的命令来将多个分区合并为一个分区。合并分区只能通过指定分区名来进行，不支持指定分区值的写法。 合并分区不能作用于哈希分区上。 执行合并分区命令会使得Global索引失效，可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引，或者用户自行重建Global索引。

查看更多 →

合并分区 用户可以使用合并分区的命令来将多个分区合并为一个分区。合并分区只能通过指定分区名来进行，不支持指定分区值的写法。 合并分区不能作用于哈希分区上。 执行合并分区命令会使得Global索引失效，可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引，或者用户自行重建Global索引。

查看更多 →

合并分区 用户可以使用合并分区的命令来将多个分区合并为一个分区。合并分区只能通过指定分区名来进行，不支持指定分区值的写法。 合并分区不能作用于哈希分区上。 执行合并分区命令会使得Global索引失效，可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引，或者用户自行重建Global索引。

查看更多 →

(value_list) 表1 参数说明 参数名称 描述 table_name 要创建的表名称。 expr 分区字段表达式，目前只支持INT类型，不支持字符类型。 column_list LIST COLUMNS的情况下使用，分区字段列表，不支持表达式。 value_list LIST

查看更多 →

alias list命令 alias list命令，是进列举别名列表的命令。 当执行命令alias list -h/alias list --help时，可以获取帮助文档。 参数解析 表1 参数说明 参数全称 参数缩写 Yaml模式下必填 Cli模式下必填 参数含义 region

查看更多 →

合并报告可以合并多少个？ 最多35个 父主题： 验证中心

查看更多 →

合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。

查看更多 →

gcs config list显示初始化命令行工具结果，命令执行结果中的参数说明请参见config.ini配置说明。gcs config list无查看配置文件内容：示例执行结果：

查看更多 →

LIST DEFAULT HASH LIST DEFAULT HASH是在同一级别支持两种分区类型：LIST和HASH。前面是普通的LIST分区，不符合LIST分区规则的数据会放在DEFAULT分区里，DEFAULT分区如果有多个分区则根据HASH规则计算。LIST DEFAULT

查看更多 →

Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

查看更多 →

创建Squash合并 Squash合并是将合并请求的所有变更提交信息合并为一个，以此简洁提交信息。当您在处理功能分支只关注当前提交进度，而不关注提交信息时，可使用squash merge。 当勾选Squash合并，可将源分支的多个连续变更记录合并为一个提交记录（Squash提交信息），提交到目标分支。

查看更多 →

合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。

查看更多 →

使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

查看更多 →

PO收货打印【合并】 【功能说明】 用于PC端采集点收并打印供应商到货物料的合并批次，并自动创建采购送货单及送货单明细 【操作步骤】 物料批次打印：选择供应商，选择采购单号，根据采购单号过滤产品料号，选择产品料号 -> 依次输入生产日期、生产批次、启动数量、备品启动数量、每包标准个数、每箱标准包数

查看更多 →

具体操作： 客户首先需要在【发货单管理】维护业务单据信息。 勾选两个订单，单击“确认发货”按钮，选择合并发货，选择合并发货的条件，以及生成的送货单的业务类型，若符合，合并发货的条件，两个发货单将合并生成一个送货订单。 图5 发货单管理 父主题： 实施步骤

查看更多 →

version list命令 version list命令，是查看服务已发布的版本列表的命令。 当执行命令version list -h/version list --help时，可以获取帮助文档。 当前命令还支持部分全局参数（例如-a/--access, --debug等），详情可参考Serverless

查看更多 →

如何合并小文件 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 设置配置项。 spark.sql.shuffle.partitions = 分区数量（即此场景下最终生成的文件数量） 执行SQL。 INSERT OVERWRITE

查看更多 →

送货批号采集【合并】（PDA） 【功能说明】 用于采集供应商的非系统生成的物料批号，并与送货单绑定 【操作步骤】 查询送货单号：选择查询条件：开始日期和结束日期必选，默认为当前日期的前一个月，业务类型和工厂名称根据需要选择 -> 单击“获取送货单”按钮，查询出符合条件的送货单； 图1

查看更多 →

合并段(Java SDK) 功能说明 如果用户上传完所有的段，就可以调用合并段接口，系统将在服务端将用户指定的段合并成一个完整的对象。在执行“合并段”操作以前，用户不能下载已经上传的数据。在合并段时需要将多段上传任务初始化时记录的附加消息头信息拷贝到对象元数据中，其处理过程和普通

查看更多 →

在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook，在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本 父主题： 规格限制

查看更多 →

cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

查看更多 →