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Python样例代码 功能简介 通过连接zookeeper上的对应znode获取到当前主JD BCS erver的IP和PORT，然后使用pyhive连接到这个JDB CS erver，从而实现在JDBCServer-ha模式下，出现主备倒换后不需要修改代码依旧就能直接访问新的主JDBCServer服务。

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Python代码样例 AXB模式 AX模式 AXE模式 AXYB模式 父主题： 代码样例

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Python样例代码 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见collectFemaleInfo.py： def contains(str, substr): if substr in str:

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MRS 是否支持Python代码？ MapReduce服务 中的样例工程和应用开发没有区别，两者都可以选择。 MRS服务支持Python代码，部分提供了Python样例代码的组件样例工程可参考《开发指南》对应章节。 父主题： 大数据业务开发

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随机森林回归 概述 “随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平

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随机值转换 概述 “随机值转换”算子，用于配置新增值为随机数的字段。 输入与输出 输入：无 输出：随机值字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置生成随机值的字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型

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SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 生成长度为512位的随机数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

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随机值转换 概述 “随机值转换”算子，用于配置新增值为随机数的字段。 输入与输出 输入：无 输出：随机值字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置生成随机值的字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型

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通过代码缓存方式实现构建加速 代码缓存是指通过一致性HASH、分布式文件存储、增量更新等技术，实现构建时代码下载效率的提升。 仅代码化构建可使用代码缓存构建加速。 构建缓存只提供文件缓存的上传和下载检出功能，支持用户自定义脚本更新。 该功能目前仅支持“华北-北京四”区域、代码源为CodeArts

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随机密码生成 可以随机生成密码串。 连接参数 随机密码生成连接器使用AKSK认证，创建连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 随机密码生成 描述 否 对于连接的信息描述说明。 description。 accessKey

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LoadBalancer 登录ELB控制台，进入对应的ELB实例，查看监听器下的后端 服务器 组中，会话保持配置是否开启。 图1 开启会话保持 在 CCE Turbo 集群中开启四层会话保持 在CCE Turbo集群中，Service开启基于源IP的会话保持与ELB类型相关。 使用独享型ELB时，ELB可以直通

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下载SDK的最新版本，获取“ApiGateway-python-sdk.zip”压缩包，解压后目录结构如下： 名称 说明 apig_sdk\__init__.py SDK代码 apig_sdk\signer.py main.py 示例代码 backend_signature.py 后端签名示例代码 licenses\license-requests

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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例，发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使

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Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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随机森林分类 概述 “随机决策森林分类”节点用于产生二分类或多分类模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，森林中的每一棵决策树分别进行判断，哪一类被选择最多，就预测这个样本属于那一类。 随机决策森林

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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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