Maxcompute中stored by storagehandler

MaxCompute是阿里云提供的一款云数据仓库产品，支持海量数据存储、多维分析、流式计算和机器学习等多种数据处理方式。其中，MaxCompute支持通过使用StorageHandler来将非MaxCompute数据源中的数据导入到MaxCompute中进行处理。

Stored by StorageHandler是一种MaxCompute的表存储格式，它可以将数据源中的数据通过StorageHandler存储到MaxCompute的表中。具体而言，用户可以通过StorageHandler实现对数据源的连接以及数据的读取和写入等操作。同时，MaxCompute中存储的数据可以通过MapReduce、SQL等方式进行处理和分析。

使用Stored by StorageHandler的好处是可以将数据源中的数据直接导入到MaxCompute中进行处理，避免了数据的复制和转换等过程，同时也方便了数据的管理和维护。不过需要注意的是，使用Stored by StorageHandler需要用户自己编写StorageHandler程序，因此需要一定的开发能力和经验。

相关问题

hive中terminated by

在Hive中，`terminated by`通常用于指定文本文件中字段之间的分隔符。例如，如果您有一个以逗号分隔的文本文件，您可以使用以下命令在Hive中创建表：

CREATE TABLE my_table (
  col1 STRING,
  col2 INT
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;

在此示例中，`FIELDS TERMINATED BY ','`指定字段之间使用逗号分隔。如果文本文件中的字段之间使用不同的分隔符，则可以相应地更改`FIELDS TERMINATED BY`子句。

`LINES TERMINATED BY`子句指定行之间的分隔符。在此示例中，我们使用换行符作为行分隔符。

如果您在Hive查询中看到了`terminated by`，那么通常是在指定分隔符或终止符时使用的。

python中store和stored的区别

在Python中，`store`和`stored`通常不是常用的关键字或函数名称。但是，如果你指的是某个特定的库或框架中的函数或方法，那么它们的含义可能会有所不同。

在一些库或框架中，例如PyTorch，`store`和`stored`可能会用于指代参数或缓存的存储和读取。在这种情况下，`store`通常是一个方法，用于将数据存储到某个对象中，而`stored`则通常是一个属性，用于获取已经存储的数据。

例如，在PyTorch中，`nn.Module`类中有一个`_parameters`属性，用于存储模型的所有参数。`store`方法可以将参数存储到该属性中，而`stored`属性则可以获取已经存储的参数，如下所示：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()
params = model.parameters()
for name, param in params:
    param.store(model._parameters[name])
    assert param is model._parameters[name].stored

请注意，此代码仅用于演示目的，实际上在PyTorch中有更简单的方法来处理参数存储和读取。