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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小。 对表文件提供合并功能，用户可设置合并后的平均文件大小。 支持的表类型 Spark：Parquet、ORC、 CS V、Text、Json。 Hive：Parquet、ORC、CSV、Text、RCFile、Sequence、Bucket。 数据有压缩的表在执行合并后会采用Spa

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点。 文字识别 的终端节点如表1所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 业务的 服务器部署 区域与OCR服务区域不一致，只要 服务器 可以访问公网，即可使用OCR服务。一般情况下，建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域，这样可以减少网络时延，提高访问速度。 表1 文字识别的终端节点

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

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bigint orc compression size hive orc_row_index_stride 10000 integer no. of row index strides hive orc_stripe_size 67108864 bigint orc stripe

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--query="INSERT INTO orc_tab001 FORMAT ORC" #orc格式文件格式文件数据可以从HDFS中导出，例如： hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/hivedb.db/emp_orc/000000_0_copy_1 |

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STORED AS orc LOCATION '/user/hetuserver/tmp' TBLPROPERTIES (orc_bloom_filter_fpp = 0.3, orc_compress = 'SNAPPY', orc_compress_size

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--query="INSERT INTO orc_tab001 FORMAT ORC" #orc格式文件格式文件数据可以从HDFS中导出，例如： hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/hivedb.db/emp_orc/000000_0_copy_1 |

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事件审核/事件驳回 发布到事件中心的所有事件都是未审核状态，为了防止误报，可以通过人工审核的方式提高准确率。 如果开启了人工审核，则通过人工审核才能将事件以订阅的方式推送给用户，如果人工审核将其驳回，则不会推送。 批量审核/驳回 在“事件列表”页面，勾选需要审核的事件，单击“批量

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配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 操作场景 通过使用客户端缓存元数据块的位置来提高HDFS读取性能。 此功能仅用于读取不经常修改的文件。因为在服务器端由某些其他客户端完成的数据修改，对于高速缓存的客户端将是不可见的，这可能导致从缓存中拿到的元数据是过期的。 本章节适用于 MRS

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如下错误信息，表示 GaussDB (DWS)期望读取ORC数据文件，但实际却是*.txt类型的数据文件。请先创建Hive ORC类型的表，并将数据存储到该Hive ORC表中。 ERROR: dn_6009_6010: Error occurs while creating an orc reader for

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

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图5 确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模

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| AVRO | CSV | JSON | ORC | PARQUET 说明 目前包含以上6种格式。 指定数据格式的方式有两种，一种是USING，可指定以上6种数据格式，另一种是STORED AS，只能指定ORC和PARQUET。 ORC对RCFile做了优化，可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。

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| AVRO | CSV | JSON | ORC | PARQUET 说明 目前包含以上6种格式。 指定数据格式的方式有两种，一种是USING，可指定以上6种数据格式，另一种是STORED AS，只能指定ORC和PARQUET。 ORC对RCFile做了优化，可以提供一种高效的方法来存储Hive数据。

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config-file ./config.xml：指定配置文件，请参见ClickHouse安全通道章节。 ORC格式数据导入导出 ORC格式数据导入。 非安全集群 cat orc_no_ssl.orc | ./clickhouse client --host 192.168.x.x --port

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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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InputFormat:org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat OutputFormat:org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat columns:struct

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COST02-01 建立云预算与预测流程 风险等级 高 关键策略 由于云资源天然的易申请，易缩扩容的特性，使用云可以提高效率、创新速度和灵活性，与此同时，也导致了云成本和使用模式的高度可变，客户应调整现有的组织预算和预测流程，以适应云的变化。 客户应密切关注历史消费趋势和不断变化

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公网环境下如何提高上传大文件速度？(Python SDK) 在公网环境下对于超过100MB的大文件建议通过分段上传方式上传。分段上传是将单个对象拆分为一系列段分别上传。每个段都是对象数据的连续部分。您可以按照任意顺序上传段。如果其中某个段传输失败，可以重新传输该段且不会影响其他段

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