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更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 2、Merge On Read来自：专题来自：专题
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mytable | +--------------------------------------+ 4. 将本地源数据文件导入表中。 例如本地已提前准备好源数据文件“/tmp/data.txt”，文件内容如下： 1,yang,AAA 2,liu,BBB 3,cheng,CCC 在来自：百科![]()
句的形式打包上传至 OBS ，供客户下载。 扩展信息： 主备机数据量不一致怎么办 问题现象 查询主机与备机的数据文件大小，发现备机相比主机有较大差异，主备机数据量不一致。 数据文件大小为DB_TABLES和DB_INDEXES视图的数据量总和。 DB_TABLES和DB_INDEXES视图的数据量查询方法：来自：百科![]()
●车牌图片读取文字，自动识别图片中的车牌信息。 ●名片图片读取文字，自动识别名片中的信息，识别信息包括姓名、职位头衔、公司、部门、联系方式、地址、邮箱、传真、邮编、公司网址等信息，并将识别结果返回给用户。 ●VIN码图片读取文字，自动识别图片上的车架号信息。 票据类图片读取文字 ●增值税发票图片读取文字来自：专题![]()
可以利用HDFS的高吞吐性能读取大规模的数据进行计算。同时在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 HDFS和Spark的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。来自：专题![]()
OpenSource SQL作业 从Kafka读取数据写入到RDS 主要介绍使用Flink opensource sql作业从Kafka读取数据写入到RDS。 主要介绍使用Flink opensource sql作业从Kafka读取数据写入到RDS。 从Kafka读取数据写入到RDS Flink OpenSource来自：专题![]()
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