读取HDFS指定文件内容 功能简介 获取HDFS上某个指定文件的内容。过程为： 使用FileSystem实例的open方法获取读取文件的输入流。 使用该输入流读取HDFS的指定文件的内容。 在完成后，需关闭所申请资源。 代码样例 如下是读文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei

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用户导入数据时，由于存在单个列超出128K，触发python csv单列限制。 报错信息如下： field larger than field limit (131072) 可能原因 python csv读取文件时，参数csv.field_size_limit会限制单列大小。 解决方案

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读取数据库数据 操作场景 本文指导您在应用设计态读取数据库数据。 前提条件 已登录应用设计态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 反向建模”，进入反向建模页面。 找到需要操作的数据源，单击。 图1 读取数据 在弹出的提示框中，单击“确定”。 读取数据需要等待一段时

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使用Get读取HBase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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配置时间模型。 示例 从OBS的桶读取对象为input.csv的文件，文件以'\n'划行， 以','划列。 测试输入数据input.csv可以先通过新建input.txt复制如下文本数据，再另存为input.csv格式文件。将input.csv上传到对应OBS桶目录下。例如，当前

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配置时间模型。 示例 从OBS的桶读取对象为input.csv的文件，文件以'\n'划行， 以','划列。 测试输入数据input.csv可以先通过新建input.txt复制如下文本数据，再另存为input.csv格式文件。将input.csv上传到对应OBS桶目录下。例如，当前

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使用moxing适配OBS路径，pandas读取文件报错 问题现象 使用moxing适配OBS路径，然后用较高版本的pandas读取OBS文件报出如下错误： 1.‘can't decode byte xxx in position xxx’ 2.‘OSError:File isn't

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Excel打开监控数据 CS V文件乱码如何处理？ 用户使用 云监控服务 可以将监控数据导出为csv文件，而使用Excel工具打开该文件时，可能出现中文乱码的情况。这是因为云监控服务导出的csv文件使用了UTF-8编码格式，而Excel是以ANSI格式打开的，没有做编码识别。针对此问题有以下解决方案：

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group id。 kafka_topic 是 读取的Kafka的topic。目前只支持读取单个topic。 encode 是 数据编码格式，可选为“csv”、“json”、“blob”和“user_defined”。 若编码格式为“csv”，则需配置“field_delimiter”属性。

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group id。 kafka_topic 是 读取的Kafka的topic。目前只支持读取单个topic。 encode 是 数据编码格式，可选为“csv”、“json”、“blob”和“user_defined”。 若编码格式为“csv”，则需配置“field_delimiter”属性。

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数。 例如： “/user/sqoop/ ”或“/user/sqoop/example.csv” 编码 选择不同“映射表类型”对应的编码如下： Kafka：CSV、JSON HDFS：CSV - 前缀 “映射表类型”选择“Kafka”，且“类型”选择“Source”，“编码”选择

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读取摄像头视频帧 该接口用于读取一帧视频。注意IPC摄像头和MP4视频返回的是YUV_NV21颜色排布的数据，而UVC类型的摄像头返回的是BGR颜色排布的数据。 接口调用 hilens.VideoCapture.read() 返回值 一帧视频数据。参数类型为numpy数组（dtype为uint8），兼容cv2。

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Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的

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配置Spark读取HBase表数据 Spark On HBase Spark on HBase为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表，通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 登录Manager界面，选择“集群

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mode=INCREMENTAL;// 必须设置当前表读取为增量读取模式 set hoodie.tableName.consume.start.timestamp=20201227153030;// 指定初始增量拉取commit set hoodie.tableName.consume.end.timestamp=20210308212318;

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和${table_name}_ro。 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_rt的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_rt; 实时视图读取（Spark dataSource API为例

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读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A

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和${table_name}_ro。 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_rt的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_rt; 实时视图读取（Spark dataSource API为例

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partition-range 否 指定作业从DIS通道读取的分区范围。该参数和partition-count参数不能同时配置。当两个参数没有配置的时候默认读取所有partition。 partition-range = "[0:2]"时，表示读取的分区范围是1-3，包括分区1、分区2和分区

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group id。 kafka_topic 是 读取的Kafka的topic。目前只支持读取单个topic。 encode 是 数据编码格式，可选为“csv”、“json”、“blob”和“user_defined”。 若编码格式为“csv”，则需配置“field_delimiter”属性。

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数。 例如： “/user/sqoop/ ”或“/user/sqoop/example.csv” 编码 选择不同“映射表类型”对应的编码如下： Kafka：CSV、JSON HDFS：CSV - 前缀 “映射表类型”选择“Kafka”，且“类型”选择“Source”，“编码”选择

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