Hive常用配置参数 Hive是建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。 本章节主要介绍Hive常用参数。 操作步骤 登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive

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用户可以根据需要在文本框中输入对该连接器的描述信息。 非结构化数据存储容量 不方便用数据库二维逻辑来表现的数据，如文档、文本、XML和图片等数据。 购买“基础版”连接器时，首次需购买20G非结构化数据，后续可扩容。 购买“赠送版”连接器时，系统配置200G的非机构化数据存储容量。 结构化数据存储容量 用关系型数

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用的全面监控和精细化管理。 执行搜索与分析前，需要将上报的日志进行结构化配置和索引配置，因为结构化后数据具有严格的长度和格式，方便进行搜索与分析。详细请参考设置云端结构化解析日志和设置LTS日志索引配置。 结构化完成后，使用云日志服务（LTS）提供的搜索语法用于设置搜索条件，帮助

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出发，华为云提供数据平台所需的全部技术。 以某零售客户为例，客户希望分期完成其企业级数据中台的建设。客户源系统既有结构化数据、又有非结构化数据，同时客户需求部分结构化数据实时进入数据中台，准实时消费。在数据中台的基础上，客户诉求数据使能解决方案帮助其构建企业级的数据地图平台，完成

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创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。 DLI 支持创建的表类型 DLI表 DLI表是存储在DLI 数据湖 中的数据表。支持多种数据格式，可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。 DLI表的数据存储在DLI服务内部，查询性能更好，适用于对时延敏感类的业务，如交互类的查询等。 库表管理中表的列表页面，

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udTable 图2 车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势

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识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 通用文字识别 提取图片内的文字及其对应位置信息，并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 手写 文字识别 识别文档中的手写文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有

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单有序的方式展示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。 采集到日志数据按照结构化和非结构化进行分析。结构化日志是通过规则将日志流中的日志进行处理，提取出来有固定格式或者相似度高的日志内容做结构化的分类。这样就可以采用SQL的语法进行日志的查询。 海量日志存储搜索 对采集的日

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求的文字识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件的介绍请参见产品介绍。 预置工作流 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流，自主构建文字识别模板，识别模板图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 通用单模板工作流 通过构建文

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部署在公有云上，单个运行服务默认提供2Mbit/s的网络带宽，适用的节点类型为“基础版 数据建模引擎 节点”，单节点提供如下固定规格： 应用运行4U8G*2 结构化数据存储200G 非结构化存储500G 单个“基础版 数据建模引擎 节点”支持约200个用户，同时访问页面或调用接口时的并发数量为75，其效果实现是在

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产品咨询类 什么是数据安全中心？ 数据安全中心是否会保存您的数据和文件？ DSC支持识别的非结构化文件类型？

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进入搜索LTS日志页面 云日志服务支持管道符特性在一个语句中同时进行搜索和分析。其语法结构主要由三部分构成：针对非结构化数据和半结构化数据的搜索语句、“|”和针对结构化数据的查询的分析语句。语法示例结构：* and msg:"hello world" | SELECT avg(value)

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建满足不同业务场景需求的文字识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 工作流 自定义OCR当前提供了单模板工作流和多模板工作流，自主构建文字识别模板，识别模板图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 通用单模板工作流 通过构建文字识别模板，识别单个

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索引能力增强，轻松应对海量数据复杂查询场景。 数据秒级闪回、PITR等数据恢复能力，构筑极高的数据可靠性。 超高性能 宽表模型，支持结构化/半结构化数据的PB级存储。 超强写入性能，数倍纯读性能提升，2倍读写性能提升。 解决开源痛点 解决了开源Cassandra数据一致性和GC的问题。

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"1987年6月22日", "url": "/film.kg.huawei.com/戴奇"} JSON数据样例请单击下载。 多行单句文本文件 该类型为非结构化输入格式。文件中，每一行为一个自然语言短句。文件编码格式需为UTF-8，文件名需以.txt结尾，如“input.txt”。 项羽，名籍 项羽是楚国武将

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支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息，节省人工录入，提升效率，降低用户实名认证成本，准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单，减少人工输入。 合同录入与审核 自动提取合同结构化信息，有助快速审核。 优势

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部署在公有云上，单个运行服务默认提供2Mbit/s的网络带宽，适用的节点类型为“基础版 数据建模引擎 节点”，单节点提供固定规格：应用运行4U8G*2，结构化数据存储200G和非结构化存储500G。 计费因子：基础版节点 包年/包月 按需计费 包年/包月：节点单价（包月或包年） *节点数量 * 购买时长 按需计费：节点单价（按需）

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Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hado

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支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息，节省人工录入，提升效率，降低用户实名认证成本，准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单，减少人工输入。 合同录入与审核 自动提取合同结构化信息，有助快速审核。 优势

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并返回识别的结构化结果。 定额发票识别：识别定额发票中的文字信息，并返回识别的结构化结果。 商用 - 2 新增火车票识别、银行卡识别、营业执照识别 火车票识别：识别火车票中的文字信息，并返回识别的结构化结果。 银行卡识别：识别银行卡上的关键文字信息，并返回识别的结构化结果。 营业

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合业务吞吐量大，时延要求低的用户。 CloudTable提供基于HBase全托管的NoSQL服务，提供毫秒级随机读写能力，适用于海量(半)结构化、时空、时序数据存储，可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。 CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓

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