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Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
可以节省大量空间。 false 在资源不足的情况下，降低客户端运行异常概率 在资源不足的情况下，Application Master会因等待资源出现超时，导致任务被删除。调整如下参数，降低客户端应用运行异常概率。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中调整如下参数。
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
%。 同时通过高性能的计算存储分离架构，打破存算一体架构并行计算的限制，最大化发挥对象存储的高带宽、高并发的特点，对数据访问效率和并行计算深度优化（元数据操作、写入算法优化等），实现性能提升。 MRS支持自研的超级调度器Superior Scheduler，性能更优。 MRS支持自研超级调度器Superior
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Ana
2-LTS.2.2 修复问题列表： 解决Hive元数据库查询网络阻塞问题 解决MRS对接DCS做缓存，缓存键一天多次被清空问题 解决CBG访问OBS概率性无权限问题 解决长时间使用客户端出现死锁问题 解决Yarn运行偶现RM主备切换问题 解决Spark SQL外表动态分区执行insert overwrite报错问题
HyperLogLog sketch，但是它以一个密集的表征开始。 QDIGEST 分位数（Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。quantile digest是一个分位数的集合，当需要
报待复制块超过阈值告警的问题。 解决备NameNode处于安全模式没有告警的问题。 解决重启Router或者NameNode时延高时作业有概率卡在new状态的问题。 解决主备容灾场景备集群MR临时任务日志无法进行定期删除导致的日志目录会堆满导致容灾任务失败的问题。 解决集群周期性备份失败的问题。
9%的查询稳定性。为了满足用户大数据量随机读低毛刺的要求，新增了HBase双读特性。 HBase双读特性是建立在主备集群容灾能力之上，两套集群同时产生毛刺的概率要远远小于一套集群，即采用双集群并发访问的方式，保证查询的稳定性。当用户发起查询请求时，同时查询两个集群的HBase服务，在等待一段时间（
5),(2,6),(3,7),(4,8)) as t(x,y);-- 1.6666666 kurtosis(x) 描述：峰度又称峰态系数，表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数，即是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。这个统计量需要与正态分布相比较。
对时序数据特征，进行强有力的数据编码和压缩能力，同时其自身的副本机制也保证了数据的安全，并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。 IoTDB基本原理 从零开始使用IoTDB Impala组件
alter添加列后，insert数据时旧分区无数据问题。 解决HetuEngine、Flink写入数据时，compaction后HetuEngine概率读取RO表无数据的问题。 修复HDFS日志归集缺包问题。 解决HetuEngine使用HSFabric连接JDBC执行SQL失败。 解决Hive
Clickhouse 解决用户授权后长时间不生效的问题； 解决集群内置租户密码修改后被锁的问题； 解决对角色赋权新的权限之后，用户的权限概率性无效的问题； Hive 解决使用unionall存算分离场景导致数据丢失的问题； 解决UDF的Classloader危机是释放导致内存不足、进程被Kill的问题；
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