cq2：spark表的列和HBase表的列的映射关系。spark的name列映射HBase表的cf1列簇的cq1列，spark的age列映射HBase表的cf1列簇的cq2列。 通过csv文件导入数据到HBase表，命令如下： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv

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使用Notebook不同的资源规格，为什么训练速度差不多？ 如果用户的代码中训练任务是单进程的，使用Notebook 8核64GB，72核512GB训练的速度是基本一致的，例如用户用的是2核4GB的资源，使用4核8GB，或者8核64GB效果是一样的。 如果用户的代码中训练任务是多进程的，使用Notebook

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增量数据同步 数据订阅 数据订阅是获取数据库中关键业务的数据变化信息，并将其缓存并提供统一的SDK接口，方便下游业务订阅、获取、并消费，其支持的数据库和订阅的数据类型如表23所示，更多数据订阅的功能特性可参考数据订阅。 表23 数据库信息 数据库引擎 支持订阅的数据类型 RDS for MySQL

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Spark增量读取Hudi参数规范 规则 增量查询之前必须指定当前表的查询为增量查询模式，并且查询后重写设置表的查询模式 如果增量查询完，不重新将表查询模式设置回去，将影响后续的实时查询 示例 set hoodie.tableName.consume.mode=INCREMENTAL;//

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用最新的commit select count(*) from default.${table_name} where `_hoodie_commit_time`>'20201227153030'; // 这个过滤条件必须加且值为初始增量拉取的commit。 增量视图读取（Spark

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。 读优化视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_ro的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_ro; 读优化视图读取（Spark dataSource API为例）：和读普通的dataSource表类似。

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。 读优化视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的后缀为_ro的hudi表即可。 select count(*) from ${table_name}_ro; 读优化视图读取（Spark dataSource API为例）：和读普通的dataSource表类似。

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当前实例日志的读取位置。 last_replayed_read_ptr bigint 当前实例的日志回放位置。 recovery_done_ptr bigint 当前实例启动完成时的回放位置。 read_xlog_io_counter bigint 当前实例读取回放日志的I/O次数计数。

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会从全量开始的增量数据持续的解析转换和回放，直到追平当前的增量数据。 第四阶段：为了防止触发器、事件在迁移阶段对于数据的操作，在结束任务阶段再迁移触发器、事件。 全量数据迁移的底层模块主要原理： 分片模块：通过优化的分片算法，计算每个表的分片逻辑 抽取模块：根据计算的分片信息并行多任务从源数据库查询数据

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读取摄像头视频帧 读取一帧视频。如果摄像头读取发生错误，此接口将会抛出一个异常(std::runtime_error)。 接口调用 virtual cv::Mat hilens::VideoCapture::Read() 返回值 如果是IPC或本地摄像头，则返回的是YUV_NV2

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读取摄像机输入参数 接口名称 WEB_SaveVPT300CameraTrack(后续废弃) 功能描述 保存VPT300跟踪模式-为跟之前提供给hid的接口保持一致，单独提供一个接口设置摄像机跟踪模式 应用场景 读取摄像机输入参数 URL https://ip/action.cgi

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exist，该日志说明文件在操作的过程中被删除了。 搜索HDFS的NameNode的审计日志（Active NameNode的/var/log/Bigdata/audit/hdfs/nn/hdfs-audit-namenode.log）搜索文件名，确认文件的创建时间。 搜索文件创建到出

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用最新的commit select count(*) from default.${table_name} where `_hoodie_commit_time`>'20201227153030'; // 这个过滤条件必须加且值为初始增量拉取的commit。 增量视图读取（Spark

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cq2：spark表的列和HBase表的列的映射关系。spark的name列映射HBase表的cf1列簇的cq1列，spark的age列映射HBase表的cf1列簇的cq2列。 通过csv文件导入数据到HBase表，命令如下： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv

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Redis集群可以读取每个节点的IP地址吗？ Redis 3.0版本的集群实例（Proxy版本）的使用方式与单机、主备实例相同，无需知晓后端地址。 Redis 4.0及以上版本的集群实例（Cluster版本）可以使用cluster nodes命令获取。 redis-cli -h {redis_address}

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公网环境下如何提高上传大文件速度？ 在公网环境下对于超过100MB的大文件建议通过分段上传方式上传。分段上传是将单个对象拆分为一系列段分别上传。每个段都是对象数据的连续部分。您可以按照任意顺序上传段。如果其中某个段传输失败，可以重新传输该段且不会影响其他段。通过多线程并发上传同一对象的多个段，可大大提高传输效率。

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大小）、原 服务器 性能（磁盘IO、服务的并发）、原服务器网络状态（可用于搬家的带宽、网络延迟）、同时搬家的人数和服务器IP限制的影响，请于原邮箱服务到期前，预留搬迁时间，以确保邮件数据能搬迁完成。 开启搬家后，支持管理员账号下的100+用户同时搬家，以下为正常情况下评估的1个用户搬家速度，仅供参考：

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配置CDN后能否加速文件上传速度？ 可以加速文件上传速度，您可以通过配置“全站加速”，利用动态加速技术，智能选择到源站的最优路由，同时利用CDN内部的网络传输，提升文件上传速率。 父主题： 使用咨询

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数据库的用户执行数据库服务器上的程序来配合COPY和其他允许执行服务器端程序的函数。 pg_read_all_settings：读取所有配置变量，甚至是那些通常只对超级用户可见的变量。 pg_read_all_stats：读取所有的pg_stat_*视图并且使用与扩展相关的各种统

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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时

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通用数据库服务层 从技术角度来看，存储引擎需要一些基础架构组件，主要包括： 并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时

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