on：cn-north-4才会创建成功。 同一账号下，可以创建多个存桶，数量上限是100个（不区分地域），存储桶中的对象数量和大小没有限制。 新创建桶的桶名在OBS中必须是唯一的。如果是同一个用户重复创建同一区域的同名桶时返回HTTP状态码200。除此以外的其他场景重复创建同名桶

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关于删除桶的API说明，请参见删除桶。 更多关于删除桶的示例代码，请参见Github示例。 删除桶过程中返回的错误码含义、问题原因及处理措施可参考OBS错误码。 删除桶常见问题请参见删除桶失败。 父主题： 桶相关接口(Python SDK)

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其他接口(Python SDK) 生成带授权信息的URL(Python SDK) 生成带授权信息的表单上传参数(Python SDK) 服务端加密(Python SDK) 静态网站托管(Python SDK) 自定义头域(Python SDK)

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DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStat

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DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStat

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如何设置分页查询（Python） 使用分页 在使用Python driver进行查询时，可以指定每次查询获取的行数，具体为下列样例查询中的fetch_size参数。 query = "SELECT * FROM space3.table3;" # table3 contains

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Python SDK接入示例 本文介绍使用Python3 SDK通过AMQP接入华为云物联网平台，接收服务端订阅消息的示例。 开发环境 Python 3.0及更高版本。本示例使用了Python 3.9版本。 下载SDK 本示例使用的Python语言的AMQP SDK为python

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Unique SQL Id 归一化SQL ID。 Parent Unique SQL Id 父语句的归一化SQL ID，单独执行的语句该值为0。 User Name 用户名称。 Node Name 节点名称。Node模式下不显示该字段。 SQL Text 归一化SQL文本。 父主题： WDR报告信息介绍

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排序过程中使用的work memory大小（单位：KB）。 sort_spill_count bigint 排序过程中，若发生落盘，写文件的次数。 sort_spill_size bigint 排序过程中，若发生落盘，使用的文件大小（单位：KB）。 hash_count bigint hash执行的次数。

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排序过程中使用的work memory大小（单位：KB）。 sort_spill_count bigint 排序过程中，若发生落盘，写文件的次数。 sort_spill_size bigint 排序过程中，若发生落盘，使用的文件大小（单位：KB）。 hash_count bigint hash执行的次数。

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v2 import * if __name__ == "__main__": # 该示例仅为测试使用，在生产环境中请勿硬编码ak sk 信息在代码中 ak = "<YOUR AK>" sk = "<YOUR SK>" security_token

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# 认证用的ak和sk直接写到代码中有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 # 本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量CLOUD_SDK_AK和CLOUD_SDK_SK。 ak =

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putContent 上传对象到指定桶中。 上传文件 ObsClient.putFile 上传文件/文件夹到指定桶中。 追加上传 ObsClient.appendObject 对同一个对象追加数据内容。 下载对象 ObsClient.getObject 下载指定桶中的对象。 复制对象 ObsClient

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每个用户最多可创建两个有效的访问密钥。 在弹出的“新增访问密钥”对话框中，输入描述内容（建议），单击“确定”。 （可选）在弹出的“身份验证”对话框中，选择合适的验证方式进行验证，单击“确定”。 在弹出的“创建成功”提示框中，单击“立即下载”后，密钥会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。 打开下载下来的“credentials

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DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStat

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设置回调函数 self._set_callback() # topic放在userdata中，回调函数直接拿topic订阅 self.__paho_client.user_data_set(self.__topic)

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认证用的用户名和密码直接写到代码中有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中存放(密码应密文存放、使用时解密)，确保安全 # 本示例以用户名和密码保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量(环境变量名称请根据自身情况进行设置)EXAMPLE_USERNAM

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“个数比例”：个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值 RAM DOM。 训练数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.3。 开启调度 开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。

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排序过程中使用的work memory大小（单位：KB）。 sort_spill_count bigint 排序过程中，若发生落盘，写文件的次数。 sort_spill_size bigint 排序过程中，若发生落盘，使用的文件大小（单位：KB）。 hash_count bigint hash执行的次数。

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排序过程中使用的work memory大小（单位：KB）。 sort_spill_count bigint 排序过程中，若发生落盘，写文件的次数。 sort_spill_size bigint 排序过程中，若发生落盘，使用的文件大小（单位：KB）。 hash_count bigint hash执行的次数。

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排序过程中使用的work memory大小（单位：KB）。 sort_spill_count bigint 排序过程中，若发生落盘，写文件的次数。 sort_spill_size bigint 排序过程中，若发生落盘，使用的文件大小（单位：KB）。 hash_count bigint hash执行的次数。

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