ester。每个harvester都会为新内容读取单个日志文件，并将新日志数据发送到libbeat，后者将聚合事件并将聚合数据发送到您为Filebeat配置的输出。 harvester harvester:负责读取单个文件的内容。读取每个文件，并将内容发送到the output 每个文件启动一个harvester

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其他两种事务隔离等级为： 3.Read Committed（已提交读） 一个事务能读取到其他事务提交过(Committed)的数据。 一个事务在处理过程中如果重复读取某一个数据，而且这个数据恰好被其他事务修改并提交了，那么当前重复读取数据的事务就会出现同一个数据前后不同的情况。 在这个隔离级别会发生“不可重复读”的场景。

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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

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设备支持的服务、属性、命令等信息。 编解码插件 物联网平台 和北向应用使用JSON格式进行通信，所以当设备使用二进制格式上报数据时，开发者需要在物联网平台上开发编解码插件，帮助物联网平台完成二进制格式和JSON格式的转换。 设备 归属于某个产品下的设备实体，每个设备具有一个唯一的标

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进行分配控制，使用户能以最快的速度从最接近用户的地方获得所需的信息，一般的静态数据，如图片、多媒体资料等将基本从 CDN 节点上读取，这使得从源文件服务器上读取的数据量大大减少。从而提高用户访问的响应速度和服务的可用性，解决Internet网络拥塞状况，提高用户访问网站的响应速度。

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OCR 服务只支持调用一次接口识别一张图片，批量识别需要进行二次开发，编码循环调用API，实现批量调用服务识别图片。 文本校对是否支持从非华为云存储中读取图片？ OCR服务支持读取公网http和https的图片地址，如果使用非华为云存储，请确保相应的图片可以通过公网进行访问。 文本校对调用OCR服务的区域可以与 OBS 资源的区域不一致吗？

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参考《使用JSON合并patch更新Deployment》。 Json Patch, Content-Type: application/json-patch+json 在RFC6902协议的定义中,Json Patch包含一系列对目标JSON对象的操作,其本身也为JSON对象。服务器接收到该对象后

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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

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API对结构化数据进行查询。 SparkSQL以及DataSet还提供了一种通用的访问多数据源的方式，可访问的数据源包括Hive、 CS V、Parquet、ORC、JSON和JDBC数据源，这些不同的数据源之间也可以实现互相操作。SparkSQL复用了Hive的前端处理逻辑和元数据处理模块，使用SparkS

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L文档往往比同等的JSON文档大得多，并且解析起来也更耗时。 2. JSON JSON是一种轻量级的数据交换格式，最初基于JavaScript的语法，但如今已经被多种编程语言所支持。JSON数据结构简单，通常包括键值对和数组，这使得它非常容易解析和生成。JSON格式的数据通常比X

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namespace 上实现了 Schema，每个 namespace 都可以注册对应的 Schema，Schema 要求数据必须是 json 格式，且 json 内对应的 value 必须满足 Schema 定义的规范（如 ip 地址、小数、整数等） Schema 举例： [ { "name":"name"

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设备上报数据到物联网平台，将数据以CSV格式存储到对象存储服务（OBS）， DLV 从OBS文件读取数据并展现为多个维度的报表。 设备上报数据到物联网平台，将数据以CSV格式存储到对象存储服务（OBS），DLV从OBS文件读取数据并展现为多个维度的报表。 立即体验 设备触发告警并邮件或短信通知 本示例

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请求资源时，静态内容从边缘节点就近获取，动态内容通过智能加速技术选择最佳路由回源获取，适用于各行业动静态内容混合，含较多动态资源请求（如asp、jsp、php等格式的文件）的网站。 CDN网站加速适用于有加速需求的网站，包括门户网站、电商平台、资讯APP、UGC应用（User Generated

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分布式缓存由一个服务端实现管理和控制，有多个客户端节点存储数据，可以进一步提高数据的读取速率。那么我们要读取某个数据的时候，应该选择哪个节点呢？如果挨个节点找，那效率就太低了。因此需要根据一致性哈希算法确定数据的存储和读取节点。以数据D，节点总个数N为基础，通过一致性哈希算法计算出数据D对应的

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