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CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 ROLLUP生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 Grouping：当用CUBE或ROLLUP运算符添加行时，附加的列输出值为1；当所添加的行不是由CUBE或ROLLUP产生时，附加列值为0。 例如，Hive中有一张表“table_test”，表结构如下所示：
CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 ROLLUP生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。 Grouping：当用CUBE或ROLLUP运算符添加行时，附加的列输出值为1；当所添加的行不是由CUBE或ROLLUP产生时，附加列值为0。 例如，Hive中有一张表“table_test”，表结构如下所示：
FS集群达到一个平衡的状态，使各DataNode磁盘使用率与HDFS集群磁盘使用率的偏差不超过阈值。图1和图2分别是Balance前后DataNode的磁盘使用率变化。 图1 执行均衡操作前DataNode的磁盘使用率 图2 执行均衡操作后DataNode的磁盘使用率 均衡操作时间估算受两个因素影响：
该引擎继承自MergeTree，并改变了数据片段的合并逻辑。 ClickHouse会将一个数据片段内所有具有相同主键（准确的说是排序键）的行替换成一行，这一行会存储一系列聚合函数的状态。可以使用AggregatingMergeTree表引擎来做增量数据的聚合统计，包括物化视图的数据聚合。 CollapsingMergeTree
（两个文件做同样的修改）。 减少文件中第二行的数字（若移出多个目录，则减少的数字为移出的目录个数）。 删除待移出的Partition所在的行（行结构为“Topic名称 Partition标识 Offset”，删除前先将该行数据保存，后续此内容还要添加到目的目录下的同名文件中）。
型：数据驱动和轮询。 典型的Source样例如下： 和系统集成并接收数据的Sources：Syslog、Netcat。 自动生成事件数据的Sources：Exec、SEQ。 用于Agent和Agent之间通信的IPC Sources：Avro。 Source必须至少和一个Channel关联。
Flume是一个高可用、高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支，其特点是明显简单，体积更小，更容易部署，其最基本的架构如下图所示：
Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 Flume分为客
型：数据驱动和轮询。 典型的Source样例如下： 和系统集成并接收数据的Sources：Syslog、Netcat。 自动生成事件数据的Sources：Exec、SEQ。 用于Agent和Agent之间通信的IPC Sources：Avro。 Source必须至少和一个Channel关联。
uEngine计算实例配置时，对应的租户有足够的内存和CPU资源。 创建HetuEngine计算实例时必须使用“叶子租户”类型的租户，只有叶子租户的队列才能提交Yarn任务。 为了避免资源竞争带来的不确定性因素，建议为HetuEngine使用的租户创建独立资源池。 HetuEng
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如select、where、groupBy），以及有类型的RDD操作（比
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如select、where、groupBy），以及有类型的RDD操作（比
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如select、where、groupBy），以及有类型的RDD操作（比
ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下：
Streaming支持的功能 支持对流式数据的ETL操作。 支持流式DataFrames或Datasets的schema推断和分区。 流式DataFrames或Datasets上的操作：包括无类型，类似SQL的操作（比如select、where、groupBy），以及有类型的RDD操作（比
FS集群达到一个平衡的状态，使各DataNode磁盘使用率与HDFS集群磁盘使用率的偏差不超过阈值。图1和图2分别是Balance前后DataNode的磁盘使用率变化。 图1 执行均衡操作前DataNode的磁盘使用率 图2 执行均衡操作后DataNode的磁盘使用率 均衡操作时间估算受两个因素影响：
所有的消息处理逻辑都被封装在各个Bolt中。Bolt包含多种功能：过滤、聚合等。 如果Bolt之后还有其他拓扑算子，可以使用OutputFieldsDeclarer.declareStream定义Stream，使用OutputCollector.emit来选择要发射的Stream。 代码样例 下面代码片段在com
} 下面代码片段在com.huawei.storm.example.wordcount包的“WordCountBolt”类的execute方法中，作用在于统计收到的每个单词的数量。 @Override public void execute(Tuple
MRS管理控制台和集群Manager页面功能区别有哪些？ 问： MRS管理控制台和集群Manager页面有什么区别与联系？ 答： 用户可以通过MRS管理控制台页面登录到MRS的Manager页面。 Manager分为MRS Manager和FusionInsight Manager，其中：
所有的消息处理逻辑都被封装在各个Bolt中。Bolt包含多种功能：过滤、聚合等等。 如果Bolt之后还有其他拓扑算子，可以使用OutputFieldsDeclarer.declareStream定义Stream，使用OutputCollector.emit来选择要发射的Stream。 代码样例 下面代码片段在com
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