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count
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10 与group by配合使用，对所有商品按照仓库（warehouseId）进行分组，计算各仓库（warehouseId）的商品数。命令示例如下： select warehouseId, count(*) from warehouse group by warehouseId;
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count
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"huaweicloud_vpc" "vpcs" { count = 2 name = var.name_list[count.index] cidr = var.cidr_list[count.index] } 使用 count 创建的资源需要通过索引值进行访问，格式为：<资源类型>
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count
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"huaweicloud_vpc" "vpcs" { count = 2 name = var.name_list[count.index] cidr = var.cidr_list[count.index] } 使用 count 创建的资源需要通过索引值进行访问，格式为：<资源类型>
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count
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10 与group by配合使用，对所有商品按照仓库（warehouseId）进行分组，计算各仓库（warehouseId）的商品数。命令示例如下： select warehouseId, count(*) from warehouse group by warehouseId;
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Count
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Count 功能介绍 根据过滤条件查询，统计数据实体/实例的总数。 入参 POST http://{Endpoint}/rdm_{appID}_app/services/dynamic/api/{entityName}/count { "params": {
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NGram Count
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4. count计算方式： 相同ngram的weight进行累加； 当前ngram-count输出表与历史ngram-count输出表相同ngram和words的count进行累加； 多列共用一列weight，如ngram相同，则对应相同weight累加作为最终count； 5.
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系统要求和环境检查
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系统要求和环境检查 软件包要求的操作系统和内核，如表1和表2所示。 表1 二进制驱动包默认操作系统版本信息 硬件形态 host操作系统版本 软件包默认的host操作系统内核版本 GCC编译器版本 aarch64+Atlas 800 9000 Ubuntu 18.04 4.15.0-45-generic
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count函数如何进行聚合
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count函数如何进行聚合 使用count函数进行聚合的正确用法如下： SELECT http_method, count(http_method) FROM apigateway WHERE service_id = 'ecs' Group BY http_method
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查看HBase慢请求和超大请求信息
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查看HBase慢请求和超大请求信息 操作场景 该章节主要介绍如何在HBase Shell命令行查询慢请求或超大请求信息。慢请求是指通过hbase shell命令查询服务端时，RPC请求响应时长超过阈值（即HBase服务端配置参数“hbase.ipc.warn.response.t
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SUMMARY
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SUMMARY_STAT_ALL_TABLES 显示集群内数据库中每个表（包括TOAST表）的状态信息的汇总求和结果（在CN节点使用。对每个节点中表的状态信息汇总求和，其中timestamp类型字段不进行求和，仅取所有节点中该字段的最新值）。 表1 SUMMARY_STAT_ALL_TABLES字段
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显示数据库各节点pg_catalog、information_schema以及pg_toast模式下所有系统表的状态信息的汇总求和结果（对每个节点下系统表的状态信息汇总求和，其中timestamp类型字段不进行求和，仅取所有节点该字段的最新值），如表1所示。 表1 SUMMARY_STAT_SYS_TABLES字段
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SUMMARY
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SUMMARY_STAT_USER_TABLES 显示集群内所有Schema中用户自定义普通表的状态信息的汇总求和结果（在CN节点使用。对每个DN节点中用户自定义普通表的状态信息进行汇总求和，其中timestamp类型字段不进行求和，仅取所有节点该字段的最新值），如表1所示。 表1 SUMMARY_STAT_USER_TABLES
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SUMMARY_STAT_ALL_TABLES 显示集群内数据库中每个表（包括TOAST表）的状态信息的汇总求和结果（在CN节点使用。对每个节点中表的状态信息汇总求和，其中timestamp类型字段不进行求和，仅取所有节点中该字段的最新值），如表1所示。 表1 SUMMARY_STAT_ALL_TABLES字段
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SUMMARY_STAT_USER_TABLES 显示集群内所有Schema中用户自定义普通表的状态信息的汇总求和结果（在CN节点使用。对每个DN节点中用户自定义普通表的状态信息进行汇总求和，其中timestamp类型字段不进行求和，仅取所有节点该字段的最新值）。 表1 SUMMARY_STAT_USER_TABLES
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SUMMARY
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显示数据库各节点pg_catalog、information_schema以及pg_toast模式下所有系统表的状态信息的汇总求和结果（对每个节点下系统表的状态信息汇总求和，其中timestamp类型字段不进行求和，仅取所有节点该字段的最新值）。 表1 SUMMARY_STAT_SYS_TABLES字段 名称
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三角计数算法（Triangle Count）
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三角计数算法（Triangle Count） 概述 三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选
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SUMMARY
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SUMMARY_STAT_BAD_BLOCK 获得集群内各节点的表、索引等文件的读取失败信息汇总求和结果（在CN节点使用。对不同DN的统计信息汇总求和，first_time取最早的时间，last_time取最新的时间）。 表1 SUMMARY_STAT_BAD_BLOCK字段 名称
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SUMMARY
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SUMMARY_STAT_BAD_BLOCK 获得集群内各节点的表、索引等文件的读取失败信息汇总求和结果（在CN节点使用。对不同DN的统计信息汇总求和，first_time取最早的时间，last_time取最新的时间），如表1所示。 表1 SUMMARY_STAT_BAD_BLOCK字段
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SUMMARY
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g_toast模式下所有系统表的状态统计信息（在CN节点使用，统计信息包含CN节点与DN节点的数据。对每个节点下系统表的状态信息汇总求和，其中timestamp类型字段不进行求和，仅取所有节点该字段的最新值），如表1所示。 表1 SUMMARY_STAT_SYS_TABLES字段
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SUMMARY
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g_toast模式下所有系统表的状态统计信息（在CN节点使用，统计信息包含CN节点与DN节点的数据。对每个节点下系统表的状态信息汇总求和，其中timestamp类型字段不进行求和，仅取所有节点该字段的最新值）。 表1 SUMMARY_STAT_SYS_TABLES字段 名称 类型
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数据集聚合
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数据集聚合 概述 对数据集进行各种聚合运算，包括求平均值、最大值、最小值、方差，对某些列执行分组操作。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明
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