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設備上報數(shù)據(jù)到 物聯(lián)網(wǎng)平臺 ，將數(shù)據(jù)以 CS V格式存儲到對象存儲服務（ OBS ）， DLV 從OBS文件讀取數(shù)據(jù)并展現(xiàn)為多個維度的報表。 設備上報數(shù)據(jù)到物聯(lián)網(wǎng)平臺，將數(shù)據(jù)以CSV格式存儲到對象存儲服務（OBS），DLV從OBS文件讀取數(shù)據(jù)并展現(xiàn)為多個維度的報表。 立即體驗 設備觸發(fā)告警并郵件或短信通知 本示例來自：專題the ClusterDNS namespace, a JSON map using a DNS suffix key (e.g. “acme.local”) and a value consisting of a JSON array of DNS IPs.", "Parameters來自：百科
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設備支持的服務、屬性、命令等信息。 編解碼插件 物聯(lián)網(wǎng)平臺和北向應用使用JSON格式進行通信，所以當設備使用二進制格式上報數(shù)據(jù)時，開發(fā)者需要在物聯(lián)網(wǎng)平臺上開發(fā)編解碼插件，幫助物聯(lián)網(wǎng)平臺完成二進制格式和JSON格式的轉(zhuǎn)換。 設備 歸屬于某個產(chǎn)品下的設備實體，每個設備具有一個唯一的標來自：專題ester。每個harvester都會為新內(nèi)容讀取單個日志文件，并將新日志數(shù)據(jù)發(fā)送到libbeat，后者將聚合事件并將聚合數(shù)據(jù)發(fā)送到您為Filebeat配置的輸出。 harvester harvester:負責讀取單個文件的內(nèi)容。讀取每個文件，并將內(nèi)容發(fā)送到the output 每個文件啟動一個harvester來自：百科
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OCR 服務只支持調(diào)用一次接口識別一張圖片，批量識別需要進行二次開發(fā)，編碼循環(huán)調(diào)用API，實現(xiàn)批量調(diào)用服務識別圖片。 文本校對是否支持從非華為云存儲中讀取圖片？ OCR服務支持讀取公網(wǎng)http和https的圖片地址，如果使用非華為云存儲，請確保相應的圖片可以通過公網(wǎng)進行訪問。 文本校對調(diào)用OCR服務的區(qū)域可以與OBS資源的區(qū)域不一致嗎？來自：專題![]()
參考《使用JSON合并patch更新Deployment》。 Json Patch, Content-Type: application/json-patch+json 在RFC6902協(xié)議的定義中,Json Patch包含一系列對目標JSON對象的操作,其本身也為JSON對象。服務器接收到該對象后來自：百科![]()
更新操作需要通過重寫原始parquet文件完成。 優(yōu)點：讀取時，只讀取對應分區(qū)的一個數(shù)據(jù)文件即可，較為高效。 缺點：數(shù)據(jù)寫入的時候，需要復制一個先前的副本再在其基礎上生成新的數(shù)據(jù)文件，這個過程比較耗時。且由于耗時，讀請求讀取到的數(shù)據(jù)相對就會滯后。 2、Merge On Read來自：專題![]()
API對結構化數(shù)據(jù)進行查詢。 SparkSQL以及DataSet還提供了一種通用的訪問多數(shù)據(jù)源的方式，可訪問的數(shù)據(jù)源包括Hive、CSV、Parquet、ORC、JSON和JDBC數(shù)據(jù)源，這些不同的數(shù)據(jù)源之間也可以實現(xiàn)互相操作。SparkSQL復用了Hive的前端處理邏輯和元數(shù)據(jù)處理模塊，使用SparkS來自：專題![]()
L文檔往往比同等的JSON文檔大得多，并且解析起來也更耗時。 2. JSON JSON是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式，最初基于JavaScript的語法，但如今已經(jīng)被多種編程語言所支持。JSON數(shù)據(jù)結構簡單，通常包括鍵值對和數(shù)組，這使得它非常容易解析和生成。JSON格式的數(shù)據(jù)通常比X來自：百科![]()
namespace 上實現(xiàn)了 Schema，每個 namespace 都可以注冊對應的 Schema，Schema 要求數(shù)據(jù)必須是 json 格式，且 json 內(nèi)對應的 value 必須滿足 Schema 定義的規(guī)范（如 ip 地址、小數(shù)、整數(shù)等） Schema 舉例： [ { "name":"name"來自：百科![]()
設備上報數(shù)據(jù)到物聯(lián)網(wǎng)平臺，將數(shù)據(jù)以CSV格式存儲到對象存儲服務（OBS），DLV從OBS文件讀取數(shù)據(jù)并展現(xiàn)為多個維度的報表。 設備上報數(shù)據(jù)到物聯(lián)網(wǎng)平臺，將數(shù)據(jù)以CSV格式存儲到對象存儲服務（OBS），DLV從OBS文件讀取數(shù)據(jù)并展現(xiàn)為多個維度的報表。 立即體驗 設備觸發(fā)告警并郵件或短信通知 本示例來自：專題![]()
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設備上報數(shù)據(jù)到物聯(lián)網(wǎng)平臺，將數(shù)據(jù)以CSV格式存儲到對象存儲服務（OBS），DLV從OBS文件讀取數(shù)據(jù)并展現(xiàn)為多個維度的報表。 設備上報數(shù)據(jù)到物聯(lián)網(wǎng)平臺，將數(shù)據(jù)以CSV格式存儲到對象存儲服務（OBS），DLV從OBS文件讀取數(shù)據(jù)并展現(xiàn)為多個維度的報表。 立即體驗 設備接入觸發(fā)告警并郵件或短信通知 本來自：專題![]()
通過可視化視圖創(chuàng)建自定義策略，無需了解JSON語法，按可視化視圖導航欄選擇云服務、操作、資源、條件等策略內(nèi)容，可自動生成策略。 2. JSON視圖 通過JSON視圖創(chuàng)建自定義策略，可以在選擇策略模板后，根據(jù)具體需求編輯策略內(nèi)容；也可以直接在編輯框內(nèi)編寫JSON格式的策略內(nèi)容。 文中課程 更來自：百科![]()
OpenSource SQL作業(yè) 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS 主要介紹使用Flink opensource sql作業(yè)從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS。 主要介紹使用Flink opensource sql作業(yè)從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS。 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS Flink OpenSource來自：專題![]()
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