通过分段上传任务的ID，合并指定桶中已上传的段。

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”，进入“空三都成功后block”页面。 在“空三都成功后block”页面，选中多个需要合并的区块，单击“直接合并区块”。 图1 合并区块 合并空三建议对有绝对空间参考的空三进行，比如参与合并的空三都经过了控制点绝对定向（区块之间至少保证能有两个及以上的控制点），或PPK的高精度

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避免冲突。 单击图标，运行“数据连接”代码框内容。 数据联合 数据样本量不足，则无法训练出具有一定泛化能力的模型，模型训练服务支持具有相同特征维度的数据集进行数据联合，以扩大样本量。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据合并 > 数据联合”，界面新增“数据联合”内容。

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合并工单 操作步骤 您登录客户服务云，选择“工单2.0>工单工作台”界面，在待办列表选中同类型工单，点击“合并”按钮。 图1 合并工单 工单类型、创建人、期望完成时间、创建时间不支持合并。 合并成功后，保留一个工单，生成工单轨迹。 单击工单详情，在关联工单页签可查看被合并的工单。

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被合并的段将会被系统自动删除，未被合并的段删除后不能恢复。在进行合并之前请使用列出已上传的段接口进行查询，仔细核对所有段，确保没有段被遗漏。 请求消息样式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 POST /ObjectName

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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。

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通过分段上传任务的ID，合并指定桶中已上传的段。

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通过分段上传任务的ID，合并指定桶中已上传的段。

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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。

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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。

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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。

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合并报告可以合并多少个？ 最多35个 父主题： 验证中心

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的估算，最终选择出合适的查询计划。 操作步骤 要使用CBO优化，可以按照以下步骤进行优化。 需要先执行特定的SQL语句来收集所需的表和列的统计信息。 SQL命令如下（根据具体情况选择需要执行的SQL命令）： 生成表级别统计信息（扫表）： ANALYZE TABLE src COMPUTE

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标分支。 如果合并请求中的变更记录只有一个提交记录，则勾选Squash合并后，目标分支中的提交记录为源分支的提交记录。 如果合并请求中的变更记录有多个提交记录，则勾选Squash合并后，目标分支中的提交记录为Squash提交信息。 为了您更深入了解此功能，下面进行实际操作： 新建仓库并创建分支。

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的估算，最终选择出合适的查询计划。 操作步骤 要使用CBO优化，可以按照以下步骤进行优化。 需要先执行特定的SQL语句来收集所需的表和列的统计信息。 SQL命令如下（根据具体情况选择需要执行的SQL命令）： 生成表级别统计信息（扫表）： ANALYZE TABLE src COMPUTE

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error: Expected 4 field 原因分析 csv中文件的每一行的列数不相等。 处理方法 可以使用以下方法处理： 校验csv文件，将多出字段的行删除。 在代码中忽略错误行，参考如下： import pandas as pd pd.read_csv(filePath,error_bad_lines=False)

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送货单】中查看送货单信息； 批次补印：选择送货单明细行，选择批号 -> 单击“批次补印”按钮，弹出批号预览界面，勾选了“是否打印箱号”，则预览的是批号和箱号的标签 -> 单击“打印”，打印预览的标签； 批次删除：选择送货单明细行，选择批号 -> 单击“批次删除”按钮，删除批号成功

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场景 拆分送货：发货单货量大需要拆分成多次进行运输 批量拆分：发货单仅有一种货物，货量大需要平均拆分成多单进行运输 确认发货：零担业务，发货单货量小，需要多个客户的单子合成一车进行运输 应用场景 场景一：客户一票业务货量为50吨，第一次一车送30吨，剩余20吨与其他货物拼车运输。

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h5') 通过重写pandas源码API的方式，将该API改造成支持OBS路径的形式。 写h5到OBS = 写h5到本地缓存 + 上传本地缓存到OBS + 删除本地缓存 从OBS读h5 = 下载h5到本地缓存 + 读取本地缓存 + 删除本地缓存 即将以下代码写在运行脚本的最前面，就

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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

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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

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