Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

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one-off tasks)，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。 任务（Job）是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下

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PI参考》>《创建批处理作业》。 提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource.css。 通过控制台提交作业请参考《 数据湖探索 用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《 数据湖 探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求

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。 LogAppendTime：broker将消息写入日志的时间。 批处理消息最大值 Kafka允许的最大批处理大小，如果在生产客户端配置文件或代码中启用消息压缩，则表示压缩后的最大批处理大小。 如果增加“批处理消息最大值”，且存在消费者版本早于0.10.2，此时消费者的“fetch

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平台要求文件名称只能由数字、字母和特殊字符“-”、“_”、“.”、“@”组成，例如：wait_voice1.wav。若文件名称不符合要求，请更改文件名。 创建批处理。 添加需要处理的文件/文件夹，因最终生成的文件要求不大于2M，建议源文件不大于6M。 设置转换文件的格式（A-Law、8000 Hz、单声道）。

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单击“端口扫描检测”策略名称，进入策略详情页面，配置源IP白名单。 图15 端口扫描检测策略 表14 端口扫描检测策略白名单参数说明 参数 示例 说明 扫描源IP白名单 192.168.1.11 端口扫描检测忽略的源IP。支持IP地址或IP掩码，多个IP地址或掩码以英文逗号分隔。 确认无误，单击“确定”，完成修改。

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执行数据导出语法： 1 INSERT INTO [foreign table 表名] SELECT * FROM [源表名]; 编写批处理任务脚本，实现并发批量导出数据。并发量视机器资源使用情况而定。可通过几个表测试，监控资源利用率，根据结果提高或减少并发量。常用资源监控命令

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DNS 域名 请求速率异常 48 DNS域名回应包速率异常 49 DNS请求报文TTL异常 50 DNS报文格式异常 51 DNS Cache匹配丢弃攻击 52 端口扫描攻击 53 TCP Abnormal攻击(tcp 报文标记位异常) 54 BGP攻击 55 UDP关联防范异常 56 DNS NO such

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高级版 包年/包月 企业版 包年/包月 表2 各服务版本功能说明 功能 基础版 专业版 高级版 企业版 常见Web漏洞检测 √ √ √ √ 端口扫描 √ √ √ √ 自定义登录方式 √ √ √ √ Web 2.0高级爬虫 √ √ √ √ 网站指纹识别 √ √ √ √ 扫描任务管理 √

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h方法执行批处理。 1 pst.executeBatch(); 调用PreparedStatement接口的close方法关闭预处理语句对象pst。 1 pst.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会降低数据库的性能。因此在批处理程序时，应

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Parquet矢量化读取的批处理大小。 read.orc.vectorization.enabled false 用于控制是否使用ORC矢量化读取。 read.orc.vectorization.batch-size 5000 ORC矢量化读取的批处理大小。 表2 写入属性 属性名称

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wrapper命令。命令执行完毕后，可以发现代码仓库中新增了以下文件： gradlew (Unix Shell 脚本) gradlew.bat (Windows批处理文件) gradle/wrapper/gradle-wrapper.jar (Wrapper JAR文件) gradle/wrapper/gradle-wrapper

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支持操作系统(RDP协议、SSH协议)、数据库（如Mysql、Redis）等常见中间件弱口令检测。 丰富的弱密码库 丰富的弱密码匹配库，模拟黑客对各场景进行弱口令探测。 支持端口扫描 扫描 服务器端口 的开放状态，检测出容易被黑客发现的“入侵通道”。 自定义扫描 支持任务定时扫描。 支持基于用户名密码登录、基于自定义Cookie登录。

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。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 创建Spark作业完成后，在控制台单击右上角“执行”提交作业，页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功，可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。

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org/linux/man-pages/man7/icmp.7.html 放开port unreachable类型ICMP消息的速率限制，会让暴露在公网上的 服务器 在端口扫描时，不受限制次数地产生port unreachable消息。 注意事项 使用UDP协议注意以下事项： 负载均衡健康检查是通过UDP报文和

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当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的Map和Reduce函数。Map函数接受

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大于1600000），建议设置guc参数default_statistics_target为-2，即按2%收集样本估算统计信息。 对于在批处理脚本或者存储过程中生成的中间表，也需要在完成数据生成之后显式的调用ANALYZE。 操作步骤 使用以下命令更新某个表或者整个database的统计信息。

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在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource

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在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。 对于批处理的 SQL 查询，分组窗口函数的 time_attr 参数必须是一个 TIMESTAMP 类型的属性。 表1 分组函数表 分组窗口函数 说明

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Insight，简称 DLI ）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、openLooKeng（基于Presto）生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，支持数据入湖、 数据仓库 、BI、AI融合等能力。 数据治理中心 DataArts Studio ： 数据治理 中心(DataArts

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大于1600000），建议设置guc参数default_statistics_target为-2，即按2%收集样本估算统计信息。 对于在批处理脚本或者存储过程中生成的中间表，也需要在完成数据生成之后显式的调用ANALYZE。 操作步骤 使用以下命令更新某个表或者整个database的统计信息。

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