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V)]中key相同的数据的所有value转化成为一个类型为C的值。 groupByKey() 和reduceByKey()是combineByKey的两种具体实现，对于数据聚合比较复杂而groupByKey和reduceByKey不能满足使用需求的场景，可以使用自己定义的聚合函数作为combineByKey的参数来实现。
BY排序键作为聚合数据的条件Key。即如果排序key是相同的，则会合并成一条数据，并对指定的合并字段进行聚合。 后台执行合并操作时才会进行数据的预先聚合，而合并操作的执行时机无法预测，所以可能存在部分数据已经被预先聚合、部分数据尚未被聚合的情况。因此，在执行聚合计算时，SQL中仍需要使用GROUP
CF下的一个标签，可以在写入数据时任意添加，因此CF支持动态扩展，无需预先定义Column的数量和类型。HBase中表的列非常稀疏，不同行的列的个数和类型都可以不同。此外，每个CF都有独立的生存周期（TTL）。可以只对行上锁，对行的操作始终是原始的。 Column 与传统的数据库
SURES子句中，以指示匹配的行与变量之间的映射关系。 -FIRST()和LAST()：可用于MEASURES子句中，返回在映射到模式变量的行集的第一行或最后一行中评估的表达式的值。 -NEXT()和PREV()：可用于DEFINE子句中，通过分区中的前一行或下一行来评估表达式。
BY排序键作为聚合数据的条件Key。即如果排序key是相同的，则会合并成一条数据，并对指定的合并字段进行聚合。 后台执行合并操作时才会进行数据的预先聚合，而合并操作的执行时机无法预测，所以可能存在部分数据已经被预先聚合、部分数据尚未被聚合的情况。因此，在执行聚合计算时，SQL中仍需要使用GROUP
（车牌号1，车牌号3），（通过的第1个收费站，通过的第2个收费站） 根据通过相同收费站的两辆车的车牌号聚合数据，如下。 （车牌号1，车牌号2），[（通过的第1个收费站，通过的第5个收费站），（通过的第2个收费站，通过的第6个收费站），（通过的第1个收费站，通过的第7个收费站），（通过的第3个收费站，通过的第8个收费站）]
避免并发使用同一个客户端连接 IoTDB客户端只能连接一个IoTDBServer，大量并发使用同一个客户端会对该客户端连接的IoTDBServer造成压力，可以根据业务需求连接多个不同的客户端来达到负载均衡。 使用SessionPool复用连接 分布式在Session内部做了缓存，实现客户端时避免每次读
Spark Core 日志聚合下如何查看Spark已完成应用日志 Driver返回码和RM WebUI上应用状态显示不一致 为什么Driver进程不能退出 网络连接超时导致FetchFailedException 当事件队列溢出时如何配置事件队列的大小 Spark应用执行过程中，
（车牌号1，车牌号3），（通过的第1个收费站，通过的第2个收费站） 根据通过相同收费站的两辆车的车牌号聚合数据，如下： （车牌号1，车牌号2），[（通过的第1个收费站，通过的第5个收费站），（通过的第2个收费站，通过的第6个收费站），（通过的第1个收费站，通过的第7个收费站），（通过的第3个收费站，通过的第8个收费站）]
证分片数据的高可靠性，以及计算的高可靠性。 数据分布设计 Shard数据分片均匀分布 建议用户的数据均匀分布到集群中的多个shard分片，如图1所示有3个分片。 假如有30 GB数据需要写入到集群中，需要将30 GB数据均匀切分后分别放到shard-1、shard-2和shard
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 聚合的用户定义的累加器，用于流图顶点。
（车牌号1，车牌号3），（通过的第1个收费站，通过的第2个收费站） 根据通过相同收费站的两辆车的车牌号聚合数据，如下： （车牌号1，车牌号2），[（通过的第1个收费站，通过的第5个收费站），（通过的第2个收费站，通过的第6个收费站），（通过的第1个收费站，通过的第7个收费站），（通过的第3个收费站，通过的第8个收费站）]
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 聚合的用户定义的累加器，用于流图顶点。
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Flink应用开发简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分：
S集群具备更高的安全性能和容灾能力，您可以选择购买LTS版集群。 LTS版集群支持HetuEngine、IoTDB等组件，如果您需要使用相关组件，您可以选择购买LTS版集群。 由于已购买的LTS版集群无法切换为普通版，请根据需要选择购买。 不同版本计费差异 普通版和LTS版由于功
重启Agent进程，如果这个Agent节点安装有服务健康检查配置的关键实例，将会误报服务不可用告警。 运维通道功能校验签名失败后任务阻塞。 节点内存打满，MRS集群磁盘出现踢盘，盘分区丢失。 租户资源修改用户策略功能无法使用。 空间聚合指标聚合时使用了实时数据聚合，导致聚合的数据不准确。 节点隔离后频繁告警节点故障告警。
Bucket，需按照已有的数据量来进行分区分桶，能更好的提升导入及查询性能。Auto Bucket会造成Tablet数量过多，最终导致有大量的小文件。 创建表时的副本数必须至少为2，默认是3，禁止使用单副本。 没有聚合函数列的表不应该被创建为AGGREGATE表。 创建主键表时需保持主键的列唯一，不建议将所有列
配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Drop Partition命令支持批量删除 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置Spark SQL语法支持关联子查询不带聚合函数 父主题： 使用Spark/Spark2x
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