读取Hudi数据概述 Hudi的读操作，作用于Hudi的三种视图之上，可以根据需求差异选择合适的视图进行查询。 Hudi 支持多种查询引擎Spark和Hive，具体支持矩阵见表1和表2。 表1 cow表 查询引擎 实时视图/读优化视图 增量视图 Hive Y Y Spark（SparkSQL）

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OCR服务识别结果可以转化为Word、TXT、pdf吗 OCR提取之后返回的结果是JSON格式，需要用户通过编程，将结果保存为Word、TXT、pdf格式。 父主题： API使用类

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象列表.txt文件。 图4 失败对象列表路径 问题原因： “403”表示 OMS 服务无权限访问CDN 域名 。 公开读取的CDN常见原因：在CDN配置了防盗链接。 非公开读取的CDN原因为：在OMS控制台配置迁移任务/任务组时，未启用CDN权鉴校验。 解决方法： 针对公开读取的CDN配

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首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS客户

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确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。 本地新建文件“input_data1.txt”，将“log1.txt”的内容复制保存到“input_data1.txt”。 在客户端安装节点下创建文件目录：“/home/data”。将上述文件上传到此“/home/data”目录下。 创建Topic。

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File("localfile")); // 读取该已上传对象的URL System.out.println("\t" + result.getObjectUrl()); 方式二，按https://桶名.域名/文件夹目录层级/对象名的方式进行拼接。 如果该对象存在于桶的根目录下，则链接地址将不需要有文件夹目录层级；

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大量数据文件，训练过程中读取数据效率低？ 当数据集存在较多数据文件（即海量小文件），数据存储在OBS中，训练过程需反复从OBS中读取文件，导致训练过程一直在等待文件读取，效率低。 解决方法 建议将海量小文件，在本地压缩打包。例如打包成.zip格式。 将此压缩后的文件上传至OBS。

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首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS客户

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确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。 本地新建文件“input_data1.txt”，将“log1.txt”的内容复制保存到“input_data1.txt”。 在客户端安装节点下创建文件目录：“/home/data”。将上述文件上传到此“/home/data”目录下。 将Ka

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table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1.txt文件，并在文件内写入如下内容： 1,100 在HDFS中新建一个目录/tmp/input，并将log1.txt文件上传至此目录。 在HDFS客户端，执行如下命令获取安全认证。

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读取输出口显示内容 接口名称 WEB_GetVideoOutSourceAPI 功能描述 读取输出口显示内容时调用该接口。 应用场景 读取输出口显示内容。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetVideoOutSourceAPI 参数

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训练过程读取数据 在ModelArts上训练模型，输入输出数据如何配置？ 如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 大量数据文件，训练过程中读取数据效率低？ 使用Moxing时如何定义路径变量？ 父主题： Standard训练作业

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使用Scan读取HBase数据 功能简介 要从表中读取数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Scan对象，并针对查询条件设置Scan对象的参数值，为了提高查询效率，最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象

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配置Hive读取Hudi表 Hudi表对应的Hive外部表介绍 Hudi源表对应一份HDFS的数据，通过Spark组件、Flink组件或者Hudi客户端，可以将Hudi表的数据映射为Hive外部表，基于该外部表，Hive可以进行实时视图查询、读优化视图查询以及增量视图查询。 根据

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table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1.txt文件，并在文件内写入如下内容： 1,100 在HDFS中新建一个目录/tmp/input，并将log1.txt文件上传至此目录。 在HDFS客户端，执行如下命令获取安全认证。

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确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。 本地新建文件“input_data1.txt”，将“log1.txt”的内容复制保存到“input_data1.txt”。 在客户端安装节点下创建文件目录：“/home/data”。将上述文件上传到此“/home/data”目录下。 创建Topic。

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table2表，用于将分析后的数据写入。 将原日志文件放置到HDFS系统中。 在本地新建一个空白的log1.txt文件，并在文件内写入如下内容： 1,100 在HDFS中新建一个目录/tmp/input，并将log1.txt文件上传至此目录。 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop

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dirname("foo/bar/baz.txt") foo/bar basename 计算字符串中的文件名 basename("foo/bar/baz.txt") baz.txt file 读取文件并返回文件内容 file("./hello.txt") Hello, cloud! filebase64 读取文件并返回文件内容的base64编码

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dirname("foo/bar/baz.txt") foo/bar basename 计算字符串中的文件名 basename("foo/bar/baz.txt") baz.txt file 读取文件并返回文件内容 file("./hello.txt") Hello, cloud! filebase64 读取文件并返回文件内容的base64编码

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方式二，按https://桶名.域名/文件夹目录层级/对象名的方式进行拼接。 如果该对象存在于桶的根目录下，则链接地址将不需要有文件夹目录层级。 各区域对应的域名可以从这里的终端节点查看。 例如需访问区域为“华北-北京四”的桶名为“testbucket”中“test”文件夹下对象名为“test.txt”的对象

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在jar包所在目录下创建“conf”目录，将准备集群配置文件中获取的集群客户端配置文件软件包内“Flink/config”内的配置文件上传至“conf”目录。 将应用程序待处理的源数据文件上传至NodeManager实例所在节点。 在本示例中，源数据文件“log1.txt”、“log2.txt”放置在本地，因此需提前上传至所有Yarn

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