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-聚合函数(COUNT，SUM，AVG，MAX，MIN)：这些聚合函数可用于MEASURES子句和DEFINE子句中。 查询示例 以下查询发现股票价格数据流中的V型模式。 SELECT * FROM MyTable MATCH_RECOGNIZE ( ORDER
Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.driver.memory”配置项设置为合适大小。
待操作集群的名称 > 主机 > CPU > 主机CPU使用率”中更改告警的平滑次数，如图1所示。 该选项的含义为告警检查阶段，“平滑次数”为连续检查多少次超过阈值，则发送告警。 图1 设置告警平滑次数 在“主机CPU使用率”界面单击“操作”列的“修改”，更改告警阈值，如图2所示。 图2 设置告警阈值
每个读操作平均所需时间”。 根据实际服务的使用情况，单击“平滑次数”后的编辑按钮，更改告警的平滑次数。 该选项的含义为告警检查阶段，“平滑次数”为连续检查多少次超过阈值，则发送告警。 单击规则“操作”列的“修改”，根据实际情况更改告警阈值。 等待2分钟，查看告警是否自动恢复。 是，处理完毕。 否，执行3。
Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.driver.memory”配置项设置为合适大小。
磁盘IO利用率”。 根据实际服务的使用情况，单击“平滑次数”后的编辑按钮，更改告警的平滑次数。 该选项的含义为告警检查阶段，“平滑次数”为连续检查多少次超过阈值，则发送告警。 单击规则“操作”列的“修改”，根据实际情况更改告警阈值。 等待2分钟，查看告警是否自动恢复。 是，处理完毕。 否，执行3。
进程CPU使用大小”。 根据实际服务的使用情况，单击“平滑次数”后的编辑按钮，更改告警的平滑次数。 该选项的含义为告警检查阶段，“平滑次数”为连续检查多少次超过阈值，则发送告警。 单击“操作”列的“修改”，根据实际情况更改告警阈值。 等待2分钟，查看告警是否自动恢复。 是，处理完毕。 否，执行3。
入的周期。 COW表如果业务没有历史版本数据保留的特殊要求，保留版本数设置为1。 COW表的每个版本都是表的全量数据，保留几个版本就会冗余多少个版本。因此如果业务无历史数据回溯的需求，保留版本数设置为1，也就是保留当前最新版本 clean作业每天至少执行一次，可以2~4小时执行一次。
Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.driver.memory”配置项或者“spark-env
计算出代价最小的一个计划，作为最终的顺序优化结果。 代价的具体计算方法： 当前版本，代价的衡量基于Join出来的数据条数：Join出来的条数越少，代价越小。Join条数的多少，取决于参与Join的表的选择率。表的数据条数，取自表级别的统计信息。 过滤条件过滤后的条数，由列级别的统计信息，max，min，以及NDV（Number
skewjoin=true”并调整“hive.skewjoin.key”的大小。“hive.skewjoin.key”是指Reduce端接收到多少个key即认为数据是倾斜的，并自动分发到多个Reduce。 父主题： Hive性能调优
多。大部分用户希望只有那些经常被访问的热数据才能一直被存储在昂贵的高速磁盘上，而随着数据的访问热度下降以及时间的老化，这些数据应该被迁移到价格低廉的存储介质上。 以详单查询场景作为典型的用例场景，进行说明：当最新详单数据刚刚被导入HDFS上时，会被上层业务人员频繁查询，所以为了提
optimize.skewjoin=true”并调整hive.skewjoin.key的大小。hive.skewjoin.key是指Reduce端接收到多少个key即认为数据是倾斜的，并自动分发到多个Reduce。 父主题： Hive性能调优
输入其他，则退出登录： 集群未启用Kerberos认证（普通模式）使用root用户登录。 登录客户端时可以通过-maxRPC参数，控制执行结果一次性打印多少行，默认值是1000；如果将-maxRPC参数值设置为小于等于0，则会一次性打印所有结果，通常用于重定向SQL执行结果。 登录客户端时，可
/StructuredStreamingStateScalaExample Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 父主题： Spark2x开发指南（普通模式）
待操作集群的名称 > 主机 > 进程 > omm 进程使用率”中更改告警的平滑次数，如图1所示。 该选项的含义为告警检查阶段，“平滑次数”为连续检查多少次超过阈值，则发送告警。 图1 设置告警平滑次数 根据实际服务的使用情况在“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > 主机 >
> 数据库 > 数据库连接数使用率 (DBServer)”，单击平滑次数旁的铅笔标志，更改告警的平滑次数，如图3所示。 平滑次数：连续检查多少次超过阈值，则发送告警。 图3 设置告警平滑次数 根据数据库连接数使用率的实际情况，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称
StructuredStreamingStateScalaExample 在Spark结构流应用中，跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp；同时输出本批次被更新状态的session。 父主题： Spark2x开发指南（安全模式）
设置执行clustering时最多选择多少个FileGroup，该值越大并发度越大。 30 hoodie.clustering.plan.strategy.max.bytes.per.group 设置执行clustering时每个FileGroup最多有多少数据参与clustering。
int(11) NULL COMMENT '数量', `LO_EXTENDEDPRICE` bigint(20) NULL COMMENT '扩展价格', `LO_ORDTOTALPRICE` bigint(20) NULL COMMENT '订单总价', `LO_DISCOUNT` int(11)
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