数据聚合 算子简介 名称： 数据聚合 功能说明： 数据聚合算子，将数据按窗口周期进行汇聚计算，以达到规约数据的目的。 约束：下游不允许对接数据源及产品过滤算子。 算子配置 基础配置项 算子名称： 配置项英文名：name 说明： 算子名称，对算子进行个性化的命名，以辅助增加可读性。

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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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聚合”，为对象建立聚合关系。选中已创建的关系，在右侧页面即可设置关系属性，如图2所示。 图2 聚合 关系名称：设置聚合关系的名称。 关系类型：根据创建的聚合关系自动生成。 关系首要方：根据创建的聚合关系自动生成。 关系次要方：根据创建的聚合关系自动生成。 DTO暴露方式 - NE

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返回所有输入值之间的数字字段的样本方差 FIRST_VALUE(expression) 数据实际类型 返回有序数据中的第一个数据 LAST_VALUE(expression) 数据实际类型 返回有序数据中的最后一个数据 父主题： 内置函数

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聚合函数 聚合函数是从一组输入值计算一个结果。例如使用COUNT函数计算SQL查询语句返回的记录行数。聚合函数如表1所示。 示例数据：表T1 |score| |81 | |100 | |60 | |95 | |86 | 常用聚合函数 表1 常用聚合函数表 函数 返回值类型

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聚合函数 聚合函数是对结构化后的日志的指定列进行的统计运算。聚合函数返回的是单个值，经常与SELECT语句和GROUP BY语句一起使用。LTS支持如下表格所示聚合函数，具体请参考表1。 在聚合函数的使用中请注意以下几点： 聚合函数可用在任何查询的SELECT子句中。您可以使用如AGG(expr)

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聚合增强 特性介绍 低基字段分组聚合 高基字段直方图聚合 低基高基字段混合 父主题： 集群增强特性

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聚合函数 hll_add_agg(hll_hashval) 描述：把哈希后的数据按照分组放到hll中。 返回值类型：hll 示例： 准备数据。 1 2 3 4 CREATE TABLE t_id(id int); INSERT INTO t_id VALUES(generate_series(1

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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，例如溢出到磁盘或CPU峰值。这对于数十亿行数据运算的需求很有用。

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聚合函数 聚合函数概览 avg corr count covar_pop covar_samp max min percentile percentile_approx stddev_pop stddev_samp sum variance/var_pop var_samp 父主题：

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聚合函数 聚合函数概览 avg corr count covar_pop covar_samp max min percentile percentile_approx stddev_pop stddev_samp sum variance/var_pop var_samp 父主题：

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(TTL) 配置来防止状态过大。注意：这可能会影响查询结果的正确性。 更多介绍和使用请参考开源社区文档：分组聚合。 DISTINCT 聚合 DISTINCT 聚合在聚合函数前去掉重复的数据。下面的示例计算 Orders 表中不同 order_ids 的数量，而不是总行数。 SELECT COUNT(DISTINCT

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聚合函数 hll_add_agg(hll_hashval) 描述：把哈希后的数据按照分组放到hll中。 返回值类型：hll 示例： 准备数据。 1 2 3 4 CREATE TABLE t_id(id int); INSERT INTO t_id VALUES(generate_series(1

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聚合仓 导读 自定义代理源 代理设置 父主题： 私有依赖库（新版）

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返回所有输入值之间的数字字段的样本方差 FIRST_VALUE(expression) 数据实际类型 返回有序数据中的第一个数据 LAST_VALUE(expression) 数据实际类型 返回有序数据中的最后一个数据 父主题： 内置函数

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聚合函数 hll_add_agg(hll_hashval) 描述：把哈希后的数据按照分组放到hll中。 返回值类型：hll 示例： 准备数据。 1 2 3 4 CREATE TABLE t_id(id int); INSERT INTO t_id VALUES(generate_series(1

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聚合函数 本文介绍聚合函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 聚合函数 函数 描述 approx_distinct函数 用于估算x中不重复值的个数。 approx_percentile函数 用于对x进行正序排列，返回处于percentage位置的数值。 arbitrary函数

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聚合函数 聚合函数将所有的行作为输入，并返回单个聚合值作为结果。 表1 聚合函数 函数 描述 COUNT([ ALL ] expression | DISTINCT expression1 [, expression2]*) 默认情况下或使用关键字 ALL，返回不为 NULL 的表达式的输入行数。使用

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窗口聚合 窗口表值函数(TVF)聚合 窗口聚合是通过GROUP BY子句定义的，其特征是包含窗口表值函数产生的 “window_start” 和 “window_end” 列。和普通的 GROUP BY 子句一样，窗口聚合对于每个组会计算出一行数据。和其他连续表上的聚合不同，窗口

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聚合函数 聚合函数是从一组输入值计算一个结果。例如使用COUNT函数计算SQL查询语句返回的记录行数。聚合函数如表1所示。 示例数据：表T1 |score| |81 | |100 | |60 | |95 | |86 | 常用聚合函数 表1 常用聚合函数表 函数 返回值类型

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返回所有输入值之间的数字字段的样本方差 FIRST_VALUE(expression) 数据实际类型 返回有序数据中的第一个数据 LAST_VALUE(expression) 数据实际类型 返回有序数据中的最后一个数据 父主题： 内置函数

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