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'#') REGEXP_SUBSTR 获取正则子串。 REGEXP_SUBSTR('na1-appsrv35-sj35', '[^-]+') 聚合 AVG 获取平均数。 AVG(X) COUNT 获取数据条数。 COUNT(*) MAX 获取最大值。 MAX(NAME) MIN 获取最小值。
对每个元素执行一个布尔函数，只保留返回true的元素。 def filter(fun: T => Boolean): DataStream[T] 聚合能力 表4 聚合能力的相关接口 API 说明 def keyBy(fields: Int*): KeyedStream[T, JavaTuple]
对每个元素执行一个布尔函数，只保留返回true的元素。 def filter(fun: T => Boolean): DataStream[T] 聚合能力 表4 聚合能力的相关接口 API 说明 def keyBy(fields: Int*): KeyedStream[T, JavaTuple]
对每个元素执行一个布尔函数，只保留返回true的元素。 def filter(fun: T => Boolean): DataStream[T] 聚合能力 表4 聚合能力的相关接口 API 说明 def keyBy(fields: Int*): KeyedStream[T, JavaTuple]
当JDBCServer进程停止时，删除在ZooKeeper上的相应节点。 由于客户端选择服务端的策略是随机的，可能会出现会话随机分配不均匀的情况，进而可能引起实例间的负载不均衡。 实例进入维护模式（即进入此模式后不再接受新的客户端连接）后，当达到退服超时时间，仍在此实例上运行的业务有可能会发生失败。 URL连接介绍
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。 生产者（Producer）将消息发布到Kafka主题（Top
自适应优化时（spark.sql.adaptive.enabled为true时）shuffle分区的咨询大小（单位：字节），在Spark聚合小shuffle分区或拆分倾斜的shuffle分区时生效。 64MB spark.sql.adaptive.fetchShuffleBlocksInBatch
自适应优化时（spark.sql.adaptive.enabled为true时）shuffle分区的咨询大小（单位：字节），在Spark聚合小shuffle分区或拆分倾斜的shuffle分区时生效。 64MB spark.sql.adaptive.fetchShuffleBlocksInBatch
(1 row) merge_set_digest(setdigest)→setdigest 描述：返回由输入值setdigest聚合组成的setdigest。 cardinality(setdigest)→long 描述：基于内部HyperLogLog组件返回setdigest的基数。
他设为8192或者更小值。 二级跳数索引设计 跳数索引使用参考： 使用说明 对于*MergeTree引擎，支持配置跳数索引，即一种数据局部聚合的粗糙索引，对数据块创建索引，选择性的保留一部分原始数据（minmax、set）， 或者是保留计算后的中间数据（bloomfilter）。
se/auto_balance/数据迁移任务名/balance_manager.log 参考使用ClickHouse数据迁移工具，勾选一键均衡产生的运行日志。 clickhouse-tomcat日志 /var/log/Bigdata/tomcat/clickhouse/web_clickhouse
<T> filter(FilterFunction<T> filter) 对每个元素执行一个布尔函数，只保留返回true的元素。 聚合能力 表4 聚合能力的相关接口 API 说明 public KeyedStream<T, Tuple> keyBy(int... fields)
<T> filter(FilterFunction<T> filter) 对每个元素执行一个布尔函数，只保留返回true的元素。 聚合能力 表4 聚合能力的相关接口 API 说明 public KeyedStream<T, Tuple> keyBy(int... fields)
<T> filter(FilterFunction<T> filter) 对每个元素执行一个布尔函数，只保留返回true的元素。 聚合能力 表4 聚合能力的相关接口 API 说明 public KeyedStream<T, Tuple> keyBy(int... fields)
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on数目 新Partition数目建议配置为Kafka数据磁盘数量的倍数。 当前步骤修改可能不会很快解决当前告警，需要结合数据保存时间逐渐均衡数据。 考虑是否需要扩容。 是，请为集群添加节点，然后执行17。 否，执行17。 等待一段时间，检查告警是否清除。 是，操作结束。 否，执行18。
检索日志文件太多导致检索无结果的问题。 解决ClickHouse新扩节点，权限同步不完全的问题。 解决ClickHouseServer负载不均衡，ClickHouseServer实例CPU高的问题。 解决ClickHouse集群中Manager从ClickHouse节点下载数据时一直失败，报错failed
到200，000行每秒，如果行数据容量更小，那么写入速度将更高，如果写入性能不够，可以使用多个副本同时写入，同一时间每个副本写入的数据保持均衡。 慎用分布式表批量插入 写分布式表，数据会分发到集群的所有本地表，每个本地表插入的数据量是总插入量的1/N，batch size可能比较小，导致data
lts.conf”配置文件中，重启JDBCServer实例。 MRS_3.2.0-LTS.1.6以及之后补丁，Spark支持子查询字段不带聚合函数语法，开启方法（若之前有设置过，则跳过）：在JDBCServer的自定义custom参数添加spark.sql.legacy.correlated
map();-- {} map(array(K), array(V)) -> map(K, V) 描述：根据给定的键值对数组，返回map。聚合函数中的map_agg()和multimap_agg()也同样能用于生成map。 SELECT map(ARRAY[1,3],ARRAY[2
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