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hive.max-partitions-per-scan：为单Hive分区表扫描最大分区个数。系统默认100000。 HetuEngine服务在安装时共部署的Hive数据源的“hive.ignore-absent-partitions”默认为“true”。 单击“确定”。
网站木马 custom_whiteblackip：黑白名单拦截 custom_geoip：地理访问控制拦截 antitamper：防篡改 anticrawler：反爬虫 leakage：网站信息防泄漏 illegal：非法请求 antiscan_high_freq_scan：高频扫描封禁
从产品来讲，它的商业目的和质量目的都可以达到，这就是所谓的弹性安全，即便发生了错误，能够及时快速的修复漏洞或者自我修复，达到正常工作的目的。 测试左移和测试右移 左移就是前移，尽量把活动向前移。
enable_seqscan 控制优化器对顺序扫描规划类型的使用。完全消除顺序扫描是不可能的，但是关闭这个变量会让优化器在存在其他方法的时候优先选择其他方法。
file_sample_rate Integer 文件采样率 (%)，取值范围为 0到100，100表示百分之百全量扫描，0表示每个文件夹下只扫描一个文件。 table_depth Integer 表深度。
pg_stat_get_xact_numscans(oid) 描述：当前事务中参数为表时执行的顺序扫描次数，或参数为索引时执行的索引扫描次数。
pg_stat_get_xact_numscans(oid) 描述：当前事务中参数为表时执行的顺序扫描次数，或参数为索引时执行的索引扫描次数。
选择扫码添加方式，则扫描云桌面客户端多因素验证页面上面“扫码绑定”中的二维码。 选择手动输入方式，则将云桌面客户端多因素验证页面上“手动输入绑定”界面的账号和密钥输入智能设备的MFA工具页面。
ERRCODE_HASHJOIN_TEMP_FILE_ERROR） F0011 临时文件读取错误，File error Buffer文件读取错误（ERRCODE_BUFFER_FILE_ERROR） F0012 文件读取错误，File error 分区个数发生变化（ERRCODE_PARTITION_NUM_CHANGED） 45003 在扫描
针对使用诉求不同，有以下几种方式： （1）系统级保活 可以实现 init_custom.rc 文件，并将文件移动到 /data/local/目录下，然后需要重启手机生效，重启手机后系统会扫描到 init_custom.rc 文件并在 boot_completed 之后启动 NativeDemo
RDS for SQL Server默认端口为1433，公网上一些不安全的程序可能会扫描RDS for SQL Server的默认端口，建议修改默认端口。 推荐使用高可用主备实例。相比于单机实例，高可用实例可以极大提高生产业务的可用性和可靠性。
注意：此参数生效有两个必要的前置条件：1、参数化路径被生成；2、参数化路估计的代价和其他索引扫描算子类似。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表2中对应设置方法进行设置。
图像设备（如：扫描仪） ：选择后最终用户可以在计算机中通过USB端口重定向方式使用设备上的USB图像设备。 ：未选择则最终用户不可以在计算机中通过USB端口重定向方式使用设备上的USB图像设备。 默认配置：。
hoodie.context.flatmap.parallelism int 1 Hudi在commit时，会进行分区扫描操作，默认是单并发操作，当Hudi单次commit涉及的分区较多时，考虑增大该值以提升commit速度。 单次Commit的分区数量 <= 10，推荐值5。
扫描Opentsdb的指标数据 执行tsdb query命令批量查询导入的指标数据，命令格式如下： tsdb query <START-DATE> <END-DATE> <aggregator> <metric> <tagk=tagv>，例如执行tsdb query 0 1h-ago
RDS for SQL Server默认端口为1433，公网上一些不安全的程序可能会扫描RDS for SQL Server的默认端口，建议修改默认端口。 推荐使用高可用主备实例。相比于单机实例，高可用实例可以极大提高生产业务的可用性和可靠性。
study_date String DICOM扫描时间。 time_in_video String 视频中某个时间。 表5 SearchLabels 参数 参数类型 描述 labels Array of SearchLabel objects 标签搜索条件列表。
Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，适合有固定模式的报表类查询场景，但是该模型不适用于count(*)查询。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语义正确性。
在时间复杂度上，Sort算法需要排序至少O(nlogn)的时间，虽说Hash算法和HLL一样扫描一次全表O(n)的时间就可以得出结果，但是存储空间上， Sort算法和Hash算法都需要先把原始数据存起来再进行统计，会导致存储空间消耗巨大，而对HLL来说不需要存原始数据，只需要维护HLL
网段扫描 主机（含深度采集） 数据库（含深度采集） 容器（含深度采集） 平台（含深度采集） 存储 采集项 说明 作用 ip 主机IP 用于深度采集 port 主机端口 用于深度采集 osType 系统类型 用于深度采集 name 主机名称 用于深度采集 采集项 说明 作用 name
