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能获得更多的性能提升。FILTER是用于聚合函数的修饰符，用于限制聚合中使用的值。 【示例】在某些场景下需要从不同维度来统计UV，如Android中的UV，iPhone中的UV，Web中的UV和总UV，这时可能会使用如下CASE WHEN语法。 修改前： SELECT day, COUNT(DISTINCT
、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。 StarRocks既支持从各类实时和离线的数据源高效导入数据，也支持直接分析数据湖上各种格式的数据。 StarRocks兼容MySQL协议，可使用MySQL客户端和常用BI工具对
ALM-12014 设备分区丢失 告警解释 系统按60秒周期进行扫描，如果检测到挂载服务目录的设备分区丢失（如由于设备拔出、设备离线、删除分区等原因）时，产生此告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12014 重要 是：MRS 3.3.0及之后版本、MRS 3.1.0
ve应用开发简介。 基本操作流程如下所示： 步骤1：创建MRS离线查询集群 步骤2：创建OBS委托并绑定至MRS集群 步骤3：创建Hive表并加载OBS中数据 步骤4：基于HQL对数据进行分析 步骤1：创建MRS离线查询集群 进入购买MRS集群页面。 选择“快速购买”，填写软件配置参数。
中提交一个SparkSubmit作业。 Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。 前提条件
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka结构
Bucket调优示例 创建Bucket索引表调优 Hudi表初始化 实时任务接入 离线Compaction配置 父主题： Hudi应用开发规范
使用HBase 创建HBase权限角色 HBase客户端使用实践 快速使用HBase进行离线数据分析 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase数据操作 HBase企业级能力增强 HBase性能调优 HBase运维管理 HBase常见问题 HBase故障排除
使用HBase 创建HBase权限角色 HBase客户端使用实践 快速使用HBase进行离线数据分析 使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase数据操作 HBase企业级能力增强 HBase性能调优 HBase运维管理 HBase常见问题 HBase故障排除
Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-examples/oozienormal-examples/OozieSparkHBaseExample 使用Oozi
Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieSparkHBaseExample 使用Oo
CFILE，SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 父主题： Hive应用开发概述
的灵活选择。 MRS集群类型包括分析集群、流式集群和混合集群。 分析集群：用来做离线数据分析，提供Hadoop体系的组件。 流式集群：用来做流处理任务，提供流式处理组件。 混合集群：既可以用来做离线数据分析，又可以用来做流处理任务，提供Hadoop体系的组件和流式处理组件。 自定
CFILE、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的
并且MRS Manager上没有正在运行的任务。 安装补丁过程中，不允许在作业管理页面提交作业。 安装补丁过程包括组件重启，支持滚动重启和离线重启，请选择合适的方法，重启过程不能省略。 补丁安装后操作不能省略，若没有执行此操作，会影响Spark、HDFS、Flink等组件的补丁生效，会导致Spark
使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入ClickHouse，借助ClickHouse的优异查询性能，在亚秒级内响应多维度、多模式的实时查询分析请求。 离线查询场景 把规模庞大的业务数据导入到ClickHouse，构造数亿至数百亿记录规模、数百以上的维度的大宽表，随时进行个性化统计和持续探索式
CFILE、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的
使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入ClickHouse，借助ClickHouse的优异查询性能，在亚秒级内响应多维度、多模式的实时查询分析请求。 离线查询场景 把规模庞大的业务数据导入到ClickHouse，构造数亿至数百亿记录规模、数百以上的维度的大宽表，随时进行个性化统计和持续探索式
如下通过一个MapReduce工作流的示例演示如何配置，并通过Shell命令调用。 场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。 通过客户端中模板与配置文件提交任务。 父主题： 开发Oozie配置文件
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