SAP是否支持分页读取视图？ SAP支持读取视图，但可能存在数据重复或丢失的问题。因为SAP读取视图会调用/SAPDS/RFC_READ_TABLE2函数，该函数到SAP读取视图时会导致分页错乱。 父主题： 数据集成普通任务

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Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartitions接口使用

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Flink读取HBase表样例程序 Flink HBase样例程序开发思路 Flink HBase样例程序（Java） 父主题： 开发Flink应用

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Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartitions接口使用

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使用Scan API读取HBase表数据 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ResultScan

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通过读取文件删除点边（2.2.15） 功能介绍 通过读取文件删除点边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=delete-by-file 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明

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Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用

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读取redis数据报超时错误 问题描述 读取redis数据报超时错误：redis server response timeout（3000ms） occurred after 3 retry attempts。 问题排查 根据报错后的提示，将客户端超时时间改大一些。 确认问题发生

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从HBase读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用

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从Hive读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用

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使用Get API读取HBase表数据 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 以下代码片段在com

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使用Scan API读取HBase表数据 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，建议指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScan

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使用Scan API读取HBase表数据 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ResultScan

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使用Get API读取HBase表数据 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 以下代码片段在com

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Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用

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的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启：

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的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启：

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// 读取文本路径信息，并使用逗号分隔 final String[] filePaths = ParameterTool.fromArgs(args).get("filePath", "/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split("

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象列表.txt文件。 图4 失败对象列表路径 问题原因： “403”表示 OMS 服务无权限访问CDN 域名 。 公开读取的CDN常见原因：在CDN配置了防盗链接。 非公开读取的CDN原因为：在OMS控制台配置迁移任务/任务组时，未启用CDN权鉴校验。 解决方法： 针对公开读取的CDN配

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// 读取文本路径信息，并使用逗号分隔 final String[] filePaths = ParameterTool.fromArgs(args).get("filePath", "/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split("

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