scanner会报错,需要调大参数max_bytes per_broker_scanner, 或者调整导入并发数。具体计算逻辑如下: 本次导入并发数=Math.min(源文件大小/最小处理量,最大并发数,当前BE节点个数) 本次导入单个BE的处理量=源文件大小/本次导入的并发数 其中:最小处理量

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random.nextInt(highBound - lowBound); long backOffWithJitter = (int) (Math.pow(2.0, (double) retryTimes)) * (randomBackOff + lowBound); long

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{name:James,age:24,gender:male,grade:{math:95,science:[80,85],english:100}} {name:James,age:24,gender:male,grade:{math:95,science:[80,85],english:100}]

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ven的“settings.xml”文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的target子目录下获取打好的jar包，例如“HDFSTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 将导出的Jar包上传至Linux客户端运行环境的任意目录下，例如“/opt/client”。

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约束限制： 不涉及。 取值范围： EQUAL: 完全相等 REGEX：正则匹配 MATH_GT：数值大于 MATH_GE：数值大于等于 MATH_LT：数值小于 MATH_LE：数值小于等于 MATH_EQ：数值相等 默认取值： 不涉及 value 否 String 参数解释： 匹配值。

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约束限制： 不涉及。 取值范围： EQUAL: 完全相等 REGEX：正则匹配 MATH_GT：数值大于 MATH_GE：数值大于等于 MATH_LT：数值小于 MATH_LE：数值小于等于 MATH_EQ：数值相等 默认取值： 不涉及 value String 参数解释： 匹配值。

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ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 使用Opencompass精度测评工具 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0

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} long date = timeFormatter.parseMillis(dateHeader); long duration = Math.abs(DateTime.now().getMillis() - date); if (duration > 15 * 60 * 1000)

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random_backoff = random.randint(0, high_bound - low_bound) backoff_with_jitter = math.pow(2.0, retryTimes) * (random_backoff + low_bound) wait_time_until_next_retry

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约束限制： 不涉及。 取值范围： EQUAL: 完全相等 REGEX：正则匹配 MATH_GT：数值大于 MATH_GE：数值大于等于 MATH_LT：数值小于 MATH_LE：数值小于等于 MATH_EQ：数值相等 默认取值： 不涉及 value 否 String 参数解释： 匹配值。

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ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 使用Opencompass精度测评工具 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。目前使用的opencompass版本是0

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} long date = timeFormatter.parseMillis(dateHeader); long duration = Math.abs(DateTime.now().getMillis() - date); if (duration > 15 * 60 * 1000)

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本地使用IDEA工具导入样例工程，等待Maven工程下载相关依赖包，具体操作可参考配置并导入样例工程。 图1 ClickHouse样例工程示例 本地配置好Maven及SDK相关参数后，样例工程会自动加载相关依赖包。 在本示例工程中，程序通过配置文件中的IP地址信息及用户信息与C

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} long date = timeFormatter.parseMillis(dateHeader); long duration = Math.abs(DateTime.now().getMillis() - date); if (duration > 15 * 60 * 1000)

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测试数据源kafka，具体消息内容参考如下： {"name":"James","age":24,"gender":"male","grade":{"math":95,"science":[80,85],"english":100}} 使用JSON_VAL编写SQL CREATE TABLE kafkaSource

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genres contains 'Drama' return n List相关运算 in match(n:student) where 'math' in n.courses return n []运算符 match(n:user) return n[' userid'] with

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destGeoNetworkList.withLatitude(java.math.BigDecimal.valueOf(90)) .withLongitude(java.math.BigDecimal.valueOf(180)); IncidentSrcGeo

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d.UsageMeasureIdEnum.NUMBER_4) .withUsageValue(java.math.BigDecimal.valueOf(1)) .withResourceSize(1)

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random.Next(highBound - lowBound); long backOffWithJitter = (int)(Math.Pow(2.0, retryTimes)) * (randomBackOff + lowBound); long waitTImeUtilNextRetry

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genres contains 'Drama' return n List相关运算 in match(n:student) where 'math' in n.courses return n []运算符 match(n:user) return n[' userid'] with

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basicProperties(builder: PDCLB): PDCLB = { val localCoreThreadCount = Math.max(1, Runtime.getRuntime.availableProcessors() - 1) builder

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