OCR服务需要用户通过调用API接口，将图片或扫描件中的 文字识别 成可编辑的文本，然后返回JSON格式的识别结果，用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统或保存为TXT、Excel等格式。 关于文字识别的相关声明请参见文字识别服务声明、隐私政策声明。 文字识别服务等级协议请参见华为云服务等级协议。 OCR能力

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SparkSQL读取ORC表报错 问题现象 Hive创建ORC存储格式的表，用SparkSQL读取该表时报错： 原因分析 该问题为一个开源社区问题：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11102，使用开源的hive 1.2.1版本包就有可能触发此问题。

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文字识别SDK简介 文字识别SDK概述 文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本。可代替人工录入，提升业务效率。支持身份证、驾驶证、行驶证、发票、通用表格、通用文字等场景文字识别。 文字识别以开放API（Application

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文字识别的监控指标 功能说明 本节定义了文字识别服务上报 云监控服务 的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供管理控制台或API接口来检索文字识别服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.OCR 监控指标详情 表1 OCR支持的监控指标 指标ID

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开通文字识别服务 OCR服务提供的开通方式有以下两种，用户可以任选其一进行开通服务。 按需计费开通服务 进入文字识别官网主页，单击“立即使用”，进入文字识别控制台。 在“总览”页面，选择需要使用的服务，执行开通操作，默认的计费方式采用按需计费。 图1 服务开通 服务开通成功后，开通状态将显示为“已开通”。

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图解文字识别

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info_orc路径下查看导出的ORC格式文件。 GaussDB (DWS)导出ORC数据的文件格式规则如下： 导出至 MRS （HDFS）：从DN节点导出数据时，以segment的格式存储在HDFS中，文件命名规则为“mpp_数据库名_模式名_表名称_节点名称_n.orc”。 对于来

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文字识别套件使用简介 ModelArts Pro 是为企业级AI应用打造的专业开发套件。基于华为云的先进算法和快速训练能力，提供预置工作流和模型，提升企业AI应用的开发效率，降低开发难度。文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累，帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字

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ZSTD_JNI压缩格式的建表方式如下： 使用此压缩算法时，只需在创建ORC表时指定表属性参数“orc.compress”为ZSTD_JNI即可，如： create table tab_1(...) stored as orc TBLPROPERTIES("orc.compress"="ZSTD_JNI");

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自主进行工作流编排，快速实现应用的开发、共享和发布，共建开放生态，实现普惠行业AI落地。ModelArts Pro包括 自然语言处理 套件、文字识别套件、视觉套件等，能够快速响应不同行业、不同场景的AI落地需求。 功能架构 ModelArts Pro定位为企业AI 生产力工具，提供了一种全新的行业AI

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COMMENT 'test' STORED AS ORC LOCATION '/user' TBLPROPERTIES (orc_compress = 'SNAPPY', orc_compress_size = 6710422, orc_bloom_filter_columns = 'orderstatus

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orc.compress.size '262144' orc.compression.codec 'GZIP'

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ORC_ERROR ORC03 逻辑错误类型（ LOG ICERROR） ORC_ERROR ORC04 范围错误类型（RANGEERROR） ORC_ERROR ORC05 写错误类型（WRITEERROR） ORC_FATAL ORC06 中断错误类型（ASSERTERROR） ORC_ERROR

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orc.compress.size '262144' orc.compression.codec 'GZIP'

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confidence Float 字段的平均置信度，置信度越大，表示本次识别的对应字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高。置信度由算法给出，不直接等价于对应字段的准确率。 location Array<Array<Integer>> 文字块位置信息，列表形式，分别表示文字块4个顶点的x

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'hdfs://hacluster/user', format = 'ORC', orc_compress = 'ZLIB', orc_compress_size = 262144,

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PSQLtypes do not match, ORC type is %s and mpp type is %s." SQLSTATE: 22000 错误原因：读取orc文件的列时，用于映射该列的mpp类型和orc的列类型不匹配。 解决办法：请联系技术支持工程师提供技术支持。 GAUSS-04709:

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db/product_info_orc/”目录中。 如果数据文件已经在OBS上了，请执行获取源数据的OBS路径并设置读取权限中的步骤。 本小节以导入ORC格式为例，CARBONDATA数据的导入方法与ORC格式相似。 原始数据 假设您已将2个ORC数据文件存储在OBS上，其原始数据分别如下：

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SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为ORC的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark

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SQL无法查询到最新插入的数据的问题。 回答 由于Spark存在一个机制，为了提高性能会缓存ORC的元数据信息。当通过Hive或其他方式更新了ORC表时，缓存的元数据信息未更新，导致Spark SQL查询不到新插入的数据。 对于存储类型为ORC的Hive分区表，在执行插入数据操作后，如果分区信息未改变，则缓存的元数据信息未更新，导致Spark

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'obs://bucket/user', format = 'ORC', orc_compress = 'ZLIB', orc_compress_size = 262144,

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