结果是：FILE_NAME -------------------------------------------------------------------------------- /oracle/base/oradata/snorcl11g/users01.dbf

根据你提供的结果来看，查询结果中只有一行，且文件名为 '/oracle/base/oradata/snorcl11g/users01.dbf'，符合查询条件。因此，说明数据库中存在文件名为 'users01.dbf' 的数据文件，并且查询语句是正确的。

如果你在执行查询时遇到问题，可以检查你使用的用户是否有足够的权限查询 DBA_DATA_FILES 视图中的数据。如果没有足够的权限，可以考虑使用其他视图或者联系管理员授权。

相关问题

vue-file-loader如何使用

Vue-File-Loader是一个用于处理文件上传的Webpack loader，它允许你在Vue.js项目中方便地处理各种类型的文件，如图片、音频等，并将它们转换为可以放在浏览器中的URL。以下是使用Vue-File-Loader的基本步骤：

1. **安装依赖**:
首先，你需要通过npm或yarn添加`vue-file-loader`到你的项目中：

   npm install vue-file-loader url-loader --save-dev
   # 或者
   yarn add vue-file-loader url-loader --dev

2. **配置webpack配置文件**:
在你的`.webpack.config.js`或`vue.config.js`中，添加对`vue-file-loader`的配置。通常在处理图片的规则里添加它，例如：

   module.exports = {
     // ...
     module: {
       rules: [
         {
           test: /\.(png|jpe?g|gif|webp)(\?.*)?$/,
           use: {
             loader: 'url-loader',
             options: {
               fallback: 'file-loader',
               limit: 10000, // 图片小于10KB直接转为base64
               name: '[name].[ext]', // 输出文件名
               outputPath: 'images/' // 输出目录
             }
           }
         },
         { // 如果图片大于限制，使用file-loader
           test: /\.(svg)$/,
           use: {
             loader: 'file-loader'
           }
         }
       ]
     }
   };

这样，如果图片较小，会被转化为data URL；如果较大，则会被保存为单独的文件。

3. **在Vue组件中使用**:
在你的Vue组件模板中，你可以直接使用HTML的`<img>`标签，并使用`v-bind:`或`src`绑定到计算属性或方法返回的URL。例如：

   <template>
     <div>
       <img :src="getThumbnailSrc(file)" />
     </div>
   </template>

   <script>
   export default {
     methods: {
       getThumbnailSrc(file) {
         if (file.size <= 10000) { // 判断大小
           return require(`!url-loader!${file.path}`);
         } else {
           return require(file.path);
         }
       }
     }
   }
   </script>

第3关:spark-submit提交

在Apache Spark中，`spark-submit`是一个命令行工具，用于运行Spark应用程序。它是Spark框架的核心部分，帮助用户将编写好的Scala、Python或Java程序打包成一个作业（Job），并提交到Spark集群上进行分布式计算。

以下是使用`spark-submit`的基本步骤：

1. **安装Spark**: 首先，你需要在本地机器或服务器上安装Spark，并配置环境变量。

2. **创建Spark应用**: 编写Spark应用，通常是一个包含主函数（main function）的Java、Scala或Py文件。

- Scala示例: `your_app_name_spark.scala`
- Python示例: `your_app_name.py`
- Java示例: 如果是传统的jar包，可以是`your_app_name.jar`

3. **打包应用**: 使用`maven`或`sbt`（Scala构建工具）对Scala项目进行打包，或者直接压缩Python或Java文件。

4. **提交任务**:

   spark-submit \
     --master <cluster_url>  # 集群地址，如local[4]表示本地模式，yarn表示YARN模式
     --class <fully_qualified_main_class_name>  # 主类名
     --jars <additional_jar_files>  # 可选，需要额外加载的jar文件
     --py-files <python_files>  # 可选，需要的Python模块
     --files <file_path>  # 可选，需要的文件路径
     --conf <configuration_properties>  # 可选，Spark配置项
     <application_archive_or_jar_file>  # 应用程序的打包文件

5. **查看日志**: `spark-submit`会返回一个作业ID，你可以通过这个ID监控作业的进度和结果，Spark的日志通常会在`logs`目录下。