合并 选择若干实体对象，通过布尔加法运算合并成为一个整体。 操作步骤 几何工具栏选择“几何编辑 > 布尔 > 合并”。 在弹出的“合并”对话框中，输入如下参数： “目标对象”：拾取任意类型的实体对象，支持同时选择不同类型。 （可选）“删除交线”：勾选后，删除不必要的交线。 如图1所示。

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数据合并 数据连接 数据连接是将特征列维度不完全相同的数据集连接成一份数据。数据集特征不完全相同的原因，比如现网中不同 系统采集的数据。其原理与“数据集”界面的数据连接原理相同，具体请参见数据连接。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据合并 > 数据连接”，界面新增“数据连接”内容。

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合并工单 为提高工作效率，客服人员可对多个同类型工单进行合并。 操作步骤 您登录客户服务云，选择“工单2.0>工单工作台”界面，在待办列表选中同类型工单，点击“合并”按钮。 图1 合并工单 合并成功后，保留一个工单，生成工单轨迹。 合并工单数最大5个。 父主题： 工单处理

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合并段 功能介绍 如果用户上传完所有的段，就可以调用合并段接口，系统将在服务端将用户指定的段合并成一个完整的对象。在执行“合并段”操作以前，用户不能下载已经上传的数据。在合并段时需要将多段上传任务初始化时记录的附加消息头信息拷贝到对象元数据中，其处理过程和普通上传对象带这些消息头

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通过分段上传任务的ID，合并指定桶中已上传的段。

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”，进入“空三都成功后block”页面。 在“空三都成功后block”页面，选中多个需要合并的区块，单击“直接合并区块”。 图1 合并区块 合并空三建议对有绝对空间参考的空三进行，比如参与合并的空三都经过了控制点绝对定向（区块之间至少保证能有两个及以上的控制点），或PPK的高精度

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通过分段上传任务的ID，合并指定桶中已上传的段。

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合并分区 用户可以使用合并分区的命令来将多个分区合并为一个分区。合并分区只能通过指定分区名来进行，不支持指定分区值的写法。 合并分区不能作用于哈希分区上。 执行合并分区命令会使得Global索引失效，可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引，或者用户自行重建Global索引。

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合并分区 用户可以使用合并分区的命令来将多个分区合并为一个分区。合并分区只能通过指定分区名来进行，不支持指定分区值的写法。 合并分区不能作用于哈希分区上。 执行合并分区命令会使得Global索引失效，可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引，或者用户自行重建Global索引。

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通过分段上传任务的ID，合并指定桶中已上传的段。

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合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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Mapreduce Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议 Mapreduce应用开发示例

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合并报告可以合并多少个？ 最多35个 父主题： 验证中心

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merge”，每次数据加载都可触发Minor合并。如果任意segment均可合并，那么合并将于数据加载时并行进行。 Minor合并有两个级别。 Level 1：合并未合并的segment。 Level 2：合并已合并的segment，以形成更大的segment。 Major合并： 在Major合并中，许多seg

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合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。

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merge”，每次数据加载都可触发Minor合并。如果任意segment均可合并，那么合并将于数据加载时并行进行。 Minor合并有两个级别。 Level 1：合并未合并的segment。 Level 2：合并已合并的segment，以形成更大的segment。 Major合并： 在Major合并中，许多seg

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存储库可以合并吗？ 暂时不支持合并存储库。 您可以扩容其中一个存储库后，将另一存储库的资源迁移到前者即可。 父主题： 其他类

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合并前请确保HDFS上有足够的存储空间，至少需要被合并表大小的一倍以上。 合并表数据的操作需要单独进行，在此过程中读表，可能临时出现找不到文件的问题，合并完成后会恢复正常；另外在合并过程中请注意不要对相应的表进行写操作，否则可能会产生数据一致性问题。 若合并完成后，在一直处于连接状态的spark-beeline/spark-sql

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/

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