读取摄像头视频帧 读取一帧视频。如果摄像头读取发生错误，此接口将会抛出一个异常(std::runtime_error)。 接口调用 virtual cv::Mat hilens::VideoCapture::Read() 返回值 如果是IPC或本地摄像头，则返回的是YUV_NV2

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读取摄像机输入参数 接口名称 WEB_SaveVPT300CameraTrack(后续废弃) 功能描述 保存VPT300跟踪模式-为跟之前提供给hid的接口保持一致，单独提供一个接口设置摄像机跟踪模式 应用场景 读取摄像机输入参数 URL https://ip/action.cgi

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配置Spark读取HBase表数据 Spark On HBase Spark on HBase为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表，通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 登录Manager界面，选择“集群

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读取申请证书填写的信息 功能介绍 读取申请证书时已保存的信息。 URI URI格式 POST /v2/{project_id}/scm/cert/{cert_id}/read 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。 cert_id

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读取HDFS文件失败，报错“FileNotFoundException” 问题背景与现象 有MapReduce任务所有map任务均成功，但reduce任务失败，查看日志发现报异常“FileNotFoundException...No lease on...File does not

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读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A

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API接口实现集群用户的创建、修改及删除等操作。 MapReduce 开启Kerberos认证集群的样例工程目录“mapreduce-example-security”。 未开启Kerberos认证集群的样例工程目录为“mapreduce-example-normal”。 MapReduce任务提交Java示例程序。

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读取摄像头视频帧 该接口用于读取一帧视频。注意IPC摄像头和MP4视频返回的是YUV_NV21颜色排布的数据，而UVC类型的摄像头返回的是BGR颜色排布的数据。 接口调用 hilens.VideoCapture.read() 返回值 一帧视频数据。参数类型为numpy数组（dtype为uint8），兼容cv2。

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Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的

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配置Spark读取HBase表数据 操作场景 Spark on HBase为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表，通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 Spark On HBase 登录Manager界面，选择“集群

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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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MapReduce应用开发简介 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（applicat

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从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDFS文件个数很多，如果很多，减少文件数量，提前先合并小文件或者尝试使用combineInputFormat来减少任务读取的文件数量。

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MapReduce统计样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发MapReduce应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“

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MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以直接参考官方网站上的描述： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache

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pangukitsappdev.skill.doc.summary import DocSummaryMapReduceSkill # 加载原始内容， 需根据文件源自行实现读取步骤 # 以word文件为例，需安装docx库 doc = docx.Document(r'报告.docx')

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MapReduce应用开发简介 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（applicat

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SDK支持上传0KB~5GB的对象。流式上传、文件上传和追加上传的内容大小不能超过5GB；当上传较大文件时，请使用分段上传，分段上传每段内容大小不能超过5GB。 如果上传的对象权限设置为匿名用户读取权限，对象上传成功后，匿名用户可通过链接地址访问该对象数据。对象链接地址格式为：https://桶名

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内存使用量 字节 不同模式的内存使用情况 内存使用率 百分比 主机内存使用率 磁盘写入速率 字节/秒 不同的磁盘的写入速率 磁盘读取速率 字节/秒 不同的磁盘的读取速率 磁盘空间使用 字节 磁盘可用量和已使用量 磁盘空间使用率 百分比 不同设备的磁盘使用率 磁盘IO延迟（秒） 秒 磁盘IO延迟

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序处理流式数据。 提交Flink作业 提交MapReduce作业 MapReduce提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据。 提交MapReduce作业 提交Hive作业 Hive是建立在H

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