办公文档识别 可对办公类文档的版面进行分析,输出图、表、标题、文本、印章、栏、页眉、页脚和脚注等位置和分版块内容的OCR识别结果,支持表格识别,印章识别和单字置信度输出,支持中、英、日、韩、法等 20+ 语言类型,手写、印刷体混排多种场景 优惠 人工智能品类特惠,文字识别产品低至1折!
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my_table 表中的列为 k1, k2, k3, city, utc_date 。
BOS路径:选择已创建好的Bucket路径:bls-test0714/,如果BOS不存在该Bucket,请先进入 BOS控制台 创建。 时间分区格式:采用默认格式:%Y/%m/%d/%H/%M/。 投递Size上限:输入64MB。 压缩类型:选择类型为不压缩。 存储格式:选择格式为JSON格式。 投递间隔时间:输入间隔时间:5分钟。 确认配置无误后,点击 【保存】 。
字节 TableTotalCount 单表所有接口的总请求次数 次 TableTotalCountStatus200 单表所有接口的2xx请求次数 次 TableTotalCountStatus300 单表所有接口的3xx请求次数 次 TableTotalCountStatus400 单表所有接口的4xx请求次数 次 TableTotalCountStatus500 单表所有接口的5xx请求次数
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如果将此数字存储为字符串(假设每个字符有一个字节),则需要将近3倍的字节。
应用场景 画像数据存储与查询 用户画像数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中,画像的集合是不确定的,且数据更新频繁,数据需实时存储在HBase中,根据用户画像可实现实时且精准的推荐业务。 优势 低时延 深度优化延时,毛刺少,性能稳定。 稀疏矩阵,结构灵活 HBase的稀疏矩阵模型,天然适合非结构化数据的存储,数据表无需预先定义schema,行与行之间不需要严格的列定义,适合灵活多变的业务。
备注:在数据库中建表时,表会创建在数据库的默认存储路径下。 创建表 EDAP提供可视化建表和DDL建表两种模式。
压缩存储 采用高效压缩算法,可达10-20倍压缩率,大大降低存储成本。