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生成列级别统计信息: ANALYZE TABLE src COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS a, b, c 生成列统计信息,为保证一致性,会同步更新表统计信息。目前不支持复杂数据类型(如Seq, Map等)和HiveStringType的统计信息生成。
Flink开启Checkpoint样例程序(Java) 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,并做到状态严格一致性。 代码样例 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 import java.io.Seriablizale;
Flink开启Checkpoint样例程序(Java) 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,并做到状态严格一致性。 代码样例 快照数据 该数据在算子制作快照时用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 import java.io.Seriablizale;
Flink异步Checkpoint Java样例代码 代码样例 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量,并做到状态严格一致性。 快照数据 该数据在算子制作快照时,用于保存到目前为止算子记录的数据条数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
value); - {apple=[7, 8, 8], lemon=[5]} 近似值聚合函数 在实际情况下,对大量数据进行统计时,有时只关心一个近似值,而非具体值,比如统计某产品的销量,这种时候,近似值聚合函数就很有用,它使用较少的内存和CPU资源,以便可以获取数据结果而不会出现任何问题
生成列级别统计信息 ANALYZE TABLE src COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS a, b, c 生成列统计信息,为保证一致性,会同步更新表统计信息。目前不支持复杂数据类型(如Seq, Map等)和HiveStringType的统计信息生成。 显示统计信息
apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本按空格进行拆分,如“apple”,“orange”,“apple”,随后将每个单词逐一发给单词统计逻辑。 单词统计逻辑每收到一个单词就进行加一操作,并将实时结果打印输出,如: apple:1 orange:1 apple:2 功能分解 根据上述场景进行功能分解,如表1所示:
apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本按空格进行拆分,如“apple”,“orange”,“apple”,随后将每个单词逐一发给单词统计逻辑。 单词统计逻辑每收到一个单词就进行加一操作,并将实时结果打印输出,如: apple:1 orange:1 apple:2 功能分解 根据上述场景进行功能分解,如表1所示:
慢SQL统计:统计各个租户的慢查询(查询时间大于慢查询阈值)提交个数。 慢查询TOP用户请求统计列表:统计各个用户的慢查询统计明细,支持列表排序和全部导出功能。 在“慢查询列表”页面,用户可查看历史任务的慢查询列表、诊断结果和优化建议,支持导出查询结果。 历史统计信息的有效期
vertexid>/taskmanagers 一个流图顶点的TaskManager统计信息。 这是“/ jobs / <jobid> / vertices / <vertexid>”返回的子任务统计信息的聚合。 /jobs/<jobid>/vertices/<vertexid>/accumulators
HDFS开源增强特性 HDFS开源增强特性:文件块同分布(Colocation) 离线数据汇总统计场景中,Join是一个经常用到的计算功能,在MapReduce中的实现方式大体如下: Map任务分别将两个表文件的记录处理成(Join Key,Value),然后按照Join Key
数据。 定时使用compute increment stats <table_name>刷新常用表的统计信息,加速查询 Impala依赖表统计信息对查询消耗的资源做预估,准确的统计信息有利于Impala更合理地解析执行计划,分配资源。 定时进行小文件合并,减少单表的文件数量,提升元数据加载速率
可以创建子租户。 多租户平台: 租户是MRS大数据平台的核心概念,使传统的以用户为核心的大数据平台向以多租户为核心的大数据平台转变,更好的适应现代企业多租户应用环境,如图2所示。 图2 以用户为核心的平台和以多租户为核心的平台 对于以用户为核心的大数据平台,用户直接访问并使用全部的资源和服务。
Hive周期内统计并显示Top用户的MetaStore使用数。 Hive的Job数 Hive周期内统计并显示用户相关的Job数目。 Split阶段访问的文件数 统计Hive周期内Split阶段访问底层文件存储系统(默认:HDFS)的文件数。 Hive基本操作时间 Hive周期内统计底层创
数据、广告展示数据、广告点击数据,实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据,将统计结果写入kafka中。 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se
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HetuEngine使用HyperLogLog数据结构实现rox_distinct()函数。 数据结构 HyperLogLog(hll)是一种统计基数的算法。它实际上不会存储每个元素出现的次数,它使用的是概率算法,通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置,来计算元素数量。通常分
默认分割符为准。 , - loader.output.line.separator Loader输出数据的行分隔符。 - - 由于容错率的统计需要时间,为保证使用效果,建议在作业运行时间在2分钟以上时使用“loader.fault.tolerance.rate”参数。 此处参数设
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