资质校验中扫码识别功能怎么用？ 前提条件 需要人员技能检查中勾选扫码识别（详见6.15.4） 图1 扫码识别配置位置 操作步骤 使用百度浏览器搜索个二维码生成器，用于生成二维码，输入： isdpu_用户账号。 图2 二维码生成器工具 用手机版ISDP APP扫描生成的二维码，可以读取ISDP账号，直接调取相关ISDP

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会议模板怎么用？ 您好，会议模板需要在 WeLink PC客户端进行操作，目前有2种方式： 1、 新建模板：单击PC客户端个人头像>”个人会议管理平台”>”会议设置”>”会议模板设置”>”创建”。 2、 保存历史会议模板：单击PC客户端个人头像>”个人会议管理平台”>”我的会议 ”

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Orc Format 功能描述 Apache Orc Format允许读写ORC数据。更多具体使用可参考开源社区文档：Orc Format。 支持的Connector FileSystem 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format 是 无 String

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怎么批量删除用例？ 用例管理页面，请在用例前端的选择框选中需要被删除的用例->点击【删除】按钮，二次确认后即可批量删除选中的用例。 图1 批量删除测试用例 父主题： 验证中心

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支持数据文件格式：ORC。 导出文件命名规则 GaussDB (DWS)导出ORC数据的文件命名规则如下： 导出至 MRS （HDFS）：从DN节点导出数据时，以segment的格式存储在HDFS中，文件命名规则为“mpp_数据库名_模式名_表名称_节点名称_n.orc”。这里的“n”是从0开始按照自然数0、1、2、3递增。

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人脸识别失败怎么办？ 寻找光线柔和明亮的地方，避免在强光、反光、阴暗处打卡； 移除口罩、刘海、墨镜等遮挡物； 如频繁发生人脸识别失败，可尝试重新录入人脸照片。 父主题： 考勤

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识别结果容易漏字或多识别出内容怎么办？ 识别结果是根据识别区来进行提取的，识别区的位置和大小均会影响识别结果。 若结果漏字，可能是由于识别区太小导致的，需在相应模板的"框选识别区"页面，把漏字的识别区调大一些。 若多识别出文字，可能是识别区太大，将周边无关的文字也框进来了，需将识别区改小一点。

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导出ORC数据到OBS 规划导出数据 创建外部 服务器 创建外表 执行导出 父主题： 导出数据到OBS

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导出ORC数据到MRS 导出ORC数据概述 规划导出数据 创建外部服务器 创建外表 执行导出 父主题： 导出数据

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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info_orc路径下查看导出的ORC格式文件。 GaussDB(DWS)导出ORC数据的文件格式规则如下： 导出至MRS（HDFS）：从DN节点导出数据时，以segment的格式存储在HDFS中，文件命名规则为“mpp_数据库名_模式名_表名称_节点名称_n.orc”。 对于来

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从OBS导入ORC、CARBONDATA数据 OBS上的数据准备 创建外部服务器 创建外表 通过外表查询OBS上的数据 清除资源 支持的数据类型 父主题： 从OBS并行导入数据

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SparkSQL读取ORC表报错 问题现象 Hive创建ORC存储格式的表，用SparkSQL读取该表时报错： 原因分析 该问题为一个开源社区问题：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11102，使用开源的hive 1.2.1版本包就有可能触发此问题。

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怎么变更用例执行人？ 用例的主执行人可以变更用例执行人，点击用例管理界面的流程历史按钮，第一个用例执行人就是主执行人，主执行人可以看到【变更执行人】按钮，点击进行变更 需求提交人可以在需求提交阶段，编辑需求里的流程图，修改流程图里的执行人，修改后提交需求审核通过后，用例的执行人即可被修改

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的数据尽可能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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的数据尽可能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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FROM orders; 用表orders的汇总结果新建一个表orders_by_data： CREATE TABLE orders_by_date COMMENT 'Summary of orders by date' WITH (format = 'ORC') AS SELECT

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ZSTD_JNI压缩格式的建表方式如下： 使用此压缩算法时，只需在创建ORC表时指定表属性参数“orc.compress”为ZSTD_JNI即可，如： create table tab_1(...) stored as orc TBLPROPERTIES("orc.compress"="ZSTD_JNI");

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车牌识别 功能介绍 识别输入图片中的车牌信息，并以JSON格式返回其坐标和内容。 该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 车牌示例图 支持车牌信息、车牌颜色识别，支持双行车牌识别，支持单张图片内多个车牌识别。 目前支持车牌类型含小型汽车

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输入值为护照颁发国的国家码，根据国家码选择对应的护照识别服务。 若输入中未选此字段，服务会根据自己识别判断的护照类型匹配相应的护照识别服务。 若选择值为“GENERAL”，则选择护照机器码识别。 若选择值为“CHN”，则选择中国护照全字段识别。 响应参数 根据识别的结果，可能有不同的HTTP响应状态码（status

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