合并文件（API名称：file/mergeFile） 功能介绍 该接口用于大文件的分片文件合并。 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL 请求方式

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succeeded 请确保当前用户对合并的表具有owner权限。 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。

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云备份存储库可以合并吗？ 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。 具体操作请参见扩容存储库和迁移存储库的资源。 父主题： 其他类

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使用合并方式更新和插入数据 在用户需要将一个表中所有的数据或大量的数据添加至现有表的场景下， GaussDB 提供了MERGE INTO语句通过两个表合并的方式高效地将新数据添加到现有表。 MERGE INTO语句将目标表和源表中数据针对关联条件进行匹配，若关联条件匹配时对目标表进行

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管理CodeArts Repo合并请求 创建Squash合并

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/srv/BigData/dataN dn nm 存放DataNode数据以及MapReduce任务中间数据。 kafka-logs 存放Kafka Broker数据。 clickhouse clickhouse_path 存放ClickHouse数据库数据。 clickhouse_path目录存放Cli

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generic-jdbc-connector 架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。 临时表 数据库临时表的表名，用于临时保存传输过程中的数据，字段需要和“表名”配置的表一致。 oracle-partition-connector 架构名称 数据库模式名。 表名 数据库表名，用于最终保存传输的数据。

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使用合并方式更新和插入数据 在用户需要将一个表中所有的数据或大量的数据添加至现有表的场景下，GaussDB提供了MERGE INTO语句通过两个表合并的方式高效地将新数据添加到现有表。 MERGE INTO语句将目标表和源表中数据针对关联条件进行匹配，若关联条件匹配时对目标表进行

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使用Spark小文件合并工具说明 本章节仅适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 配置场景 小文件自动合并特性开启后，Spark将数据先写入临时目录，再去检测每个分区的平均文件大小是否小于16MB（默认值）。如果发现平均文件大小小于16MB，则认为分区下有小文件，Spark会启动一

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Double 参数解释： 合并请求差异ID。 state String 参数解释： 合并请求状态。 取值范围： 取值为以下类型中的一种： opened : 开启中的合并请求。 closed：已关闭的合并请求。 merged：已合并的合并请求。 locked：已锁定的合并请求。 merge_request_id

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伙伴申请的激励可否合并开票？ 解决方案提供商申请激励合并开票时按账期结算，如果账期合并结算，就可以合并开票；如果本身账期包含多个申付单，就不能合并开票。激励根据申付单（一个申付单是一次提交激励申付产生的，可以多个账期一起申付，此时只会产生一个申付单）来进行开票，几个申付单开几张票。

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与关系数据库连接时，可以选择通用数据库连接器（generic-jdbc-connector）或者专用数据库连接器（oracle-connector、oracle-partition-connector、mysql-fastpath-connector），专用数据库连接器特别针对具体数据库类型进行优化，相对通

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分段上传-合并段(Go SDK) 功能说明 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

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推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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与关系数据库连接时，可以选择通用数据库连接器（generic-jdbc-connector）或者专用数据库连接器（oracle-connector、oracle-partition-connector、mysql-fastpath-connector），专用数据库连接器特别针对具体数据库类型进行优化，相对通

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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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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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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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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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