文件中的krb5.conf和user.keytab文件。 在Edge添加凭证时，填写的用户名要与此处下载的凭证对应。 在页面上方菜单栏选择“集群>Hive”，进入Hive概览页，单击右上角“更多>下载客户端”，弹出下载客户端窗口。 客户端类型选择“仅配置文件”，单击“确定”按钮。

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----------------- 'fat' & 'rat' (1 row) querytree(query tsquery) 描述：获取tsquery类型的词汇可加索引的部分。 返回类型：text 示例： 1 2 3 4 5 SELECT querytree('foo & ! bar'::tsquery);

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----------------- 'fat' & 'rat' (1 row) querytree(query tsquery) 描述：获取tsquery类型的词汇可加索引的部分。 返回类型：text 示例： 1 2 3 4 5 SELECT querytree('foo & ! bar'::tsquery);

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待确认原因：源数据库待迁移的最大数据库序号超过目标数据库支持的最大数据库序号，如果增量数据在最大序号的数据库上，会导致迁移任务失败。 处理建议：扩大目标库的最大序号。 父主题： 数据库参数检查

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Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在 MRS 的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间

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云桌面大数据场景解决方案 简介 为大数据业务部署在华为云上的企业，提供一站式云上数据分析办公环境。

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什么是大数据优化与提升服务？ 大数据优化与提升服务通过结合华为自身丰富的理论知识和实践经验，引入数字化科技技术，帮助企业规划构建 数据治理 体系和数据治理平台，内容包括数据管理成熟度诊断、数据管理体系设计、数据安全规范诊断与设计以及主数据管理体系诊断与设计。 父主题： 关于服务咨询

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大数据优化与提升服务单的有效期是多长？ 一年。 父主题： 关于服务咨询

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Temperature是用于调整随机程度的数字。介于0和2之间。较高的值（如0.8）将使输出更随机，而较低的值（如0.2）将使输出更集中和确定性。 top_p 核心采样，用于控制AI模型根据累积概率考虑的标记范围。 frequency_penalty 数字介于-2.0和2.0之间。频率惩罚，控制文本中词汇的重复度

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建议Scan时指定StartRow和StopRow，一个有确切范围的Scan，性能会更好些。 可以设置Batch和Caching关键参数。 Batch 使用Scan调用next接口每次最大返回的记录数，与一次读取的列数有关。 Caching RPC请求返回next记录的最大数量，该参数与一次RPC获取的行数有关。

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独立版提供四种SEO设置，优先级如下：。 SEO词汇在搜索结果中的显示位置 设置SEO前，请先了解SEO词汇在搜索结果中的显示位置。 图1 搜索结果中SEO词汇的显示位置 标题：网页标题、文章页面标题、商品页面标题，都属于标题，只是所在页面不同。如图1所示，搜索结果中的“标题”就是被搜索引擎收录后的网站标题。 页

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选择已部署的模型。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择，直到这些词汇的总概率累积达到核采样值，核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇，从而控制输出内容的多样性。建议不要与温度同时调整。 温度 用于控制生成结果的随机性。调高温度，会使得模型的输出更具多样性和创新性；降

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建议Scan时指定StartRow和StopRow，一个有确切范围的Scan，性能会更好些。 可以设置Batch和Caching关键参数。 Batch 使用Scan调用next接口每次最大返回的记录数，与一次读取的列数有关。 Caching RPC请求返回next记录的最大数量，该参数与一次RPC获取的行数有关。

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使用KVS存储用户内容元数据、用户/车辆/驾驶员数据、用户词汇表数据等。 开发者平台 使用KVS存储个人开发者的应用数据、多种数据类型、描述信息、中间保存信息、透明数据块等。 管控面和业务管理 使用KVS存储设备/进程的配置文件、JSON/BSON格式的数据；存储基于小颗粒空间、字节级可修改的业务管理系统数据。

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大数据优化与提升服务可以提供哪些服务？ 提供数据管理成熟度诊断、数据管理体系设计、主数据管理体系诊断与设计、数据安全规范诊断与设计等服务。 父主题： 关于服务咨询

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"); } 注意事项 可以设置Batch和Caching关键参数。 Batch 使用Scan调用next接口每次最大返回的记录数，与一次读取的列数有关。 Caching RPC请求返回next记录的最大数量，该参数与一次RPC获取的行数有关。 父主题： 开发HBase应用

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建议Scan时指定StartRow和StopRow，一个有确切范围的Scan，性能会更好些。 可以设置Batch和Caching关键参数。 Batch 使用Scan调用next接口每次最大返回的记录数，与一次读取的列数有关。 Caching RPC请求返回next记录的最大数量，该参数与一次RPC获取的行数有关。

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建议Scan时指定StartRow和StopRow，一个有确切范围的Scan，性能会更好些。 可以设置Batch和Caching关键参数。 Batch 使用Scan调用next接口每次最大返回的记录数，与一次读取的列数有关。 Caching RPC请求返回next记录的最大数量，该参数与一次RPC获取的行数有关。

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用于配置大模型的输出多样性。 包含取值： 精确的：模型的输出内容严格遵循指令要求，可能会反复讨论某个主题，或频繁出现相同词汇。 平衡的：平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的：模型输出内容更具多样性和创新性，某些场景下可能会偏离主旨。 自定义：自定义大模型输出的温度和核采样值，生成符合预期的输出。

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建议Scan时指定StartRow和StopRow，变成一个有确切范围的Scan，性能会更好些。 可以设置Batch和Caching关键参数： Batch：使用Scan调用next接口每次最大返回的记录数，与一次读取的列数有关。 Caching：RPC请求返回next记录的最大数量，该参数与一次RPC获取的行数有关。

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执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 问题 执行超过50T数据的shuffle过程时，出现部分Executor注册shuffle service超时然后丢失从而导致任务失败的问题。错误日志如下所示： 2016-10-19 01:33:34

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