一个典型的SAP应用系统，涉及哪些模块？ 在一个典型的SAP系统中，一般可以分为二大部分：应用 服务器 、SAP HANA数据库。 应用服务器，一般会分为生产/开发/测试，如ERP生产、ERP开发、ERP测试、CRM生产、CRM开发、CRM测试等。生产应用一般采用物理机部署，开发/测

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读取Phoenix表数据 功能简介 使用Phoenix实现读数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testSelect方法中。 /** * Select Data */

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读取Phoenix表数据 功能简介 使用Phoenix实现读数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“PhoenixSample”类的testSelect方法中。 /** * Select Data */

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读取Hudi数据概述 Hudi的读操作，作用于Hudi的三种视图之上，可以根据需求差异选择合适的视图进行查询。 Hudi 支持多种查询引擎Spark、Hive、HetuEngine，具体支持矩阵见表1和表2。 表1 cow表 查询引擎 实时视图/读优化视图 增量视图 Hive Y

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使用Get读取数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 public void

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使用Scan读取数据 功能简介 要从表中读取数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Scan对象，并针对查询条件设置Scan对象的参数值，为了提高查询效率，最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象中，每行数

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使用Get读取数据 功能介绍 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 针对开启冷热分离特性的列族，可以

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读取Hudi数据概述 Hudi的读操作，作用于Hudi的三种视图之上，可以根据需求差异选择合适的视图进行查询。 Hudi 支持多种查询引擎Spark和Hive，具体支持矩阵见表1和表2。 表1 cow表 查询引擎 实时视图/读优化视图 增量视图 Hive Y Y Spark（SparkSQL）

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能超过800M。 FTP数据源类型 FTP数据源解析模式下支持的最大文件大小为200M，超过200M的文件将自动跳过，不进行采集；解析的数据行数最大为1500000；不解析模式下，支持的最大文件大小为6M，最大文件数量为20000。 说明： FTP数据源之间多个文件同步统计，代表的是本次同步的文件的数量。

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fragMemroy：Frag缓冲区使用量。 rawInuse：正在使用的Raw套接字数量。 文件系统异常 / 文件系统状态 readonly：文件系统只读 deviceError：文件系统错误 磁盘读写速率 次/秒 磁盘每秒进行的读写次数 磁盘读和写延迟（秒） 秒 磁盘读写时延 IO队列数

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初始化大文件（API名称：initRiskBigFile） 功能介绍 该接口用于初始化大文件分段上传任务。 URL 请求方式 HTTPS地址 消息体类型 POST https://AppCube 域名 /service/ISDP__SecurityRiskBO/1.0.1/initRiskBigFile

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公网环境下如何提高上传大文件速度？ 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。通过多线程并发上传同一对象的多个段，可大大提高传输效率。

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通过外表并行导入 关于并行导入 教程和最佳实践 准备源数据 安装配置和启动GDS 创建GDS外表 执行导入数据 处理错误表 停止GDS 示例 父主题： 导入数据

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使用外表并行导出 关于并行导出 规划导出数据 安装配置和启动GDS 创建GDS外表 执行导出数据 停止GDS 示例 父主题： 导出数据

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并行处理算子 并行处理算子可以同时执行多个分支逻辑，分支间互不影响。 表1 并行处理算子 参数 说明 失败策略 当并行分支中存在失败情况时，配置API工作流的失败策略。 任一分支失败则终止：表示当并行分支中存在失败情况时，则此API工作流置为失败状态，不再继续执行。 分支失败继续

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合理设置并行度 任务运行的速度和并行度相关，一般来说提升并行度能有效提升读取的速度，但是过大的并行度可能导致部分节点资源的浪费，过小的并行度可能导致部分节点运行缓慢。对于SQL当前不能手动指定每个Task的并行度，指定的是所有Task统一的并行度。 推荐Source的并行度由上游

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的Summary文件先上传到OBS并行文件系统，并确保OBS并行文件系统与ModelArts在同一区域。在Notebook中启动TensorBoard时，Notebook会自动从挂载的OBS并行文件系统目录中读取Summary数据。 Step3 启动TensorBoard 在开发

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参数类型 是否必选 描述 Bucket string 必选 参数解释： 并行文件系统名。 约束限制： 并行文件系统的名字需全局唯一，不能与已有的任何并行文件系统名称重复，包括其他用户创建的并行文件系统。 并行文件系统命名规则如下： 3～63个字符，数字或字母开头，支持小写字母、数字、“-”、“

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并行文件系统是否支持挂载到Windows服务器？ 并行文件系统当前仅支持通过obsfs挂载至 Linux服务器 ，暂不支持挂载至Windows服务器。 父主题： 工具相关

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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（application/job）通常会把输

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SQL的表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响性能。 在小文件场景下，您可以通过如下

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