MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    mapreduce做数据去重 更多内容
  • 重定义告警

    依据实际情况输入定义的告警信息,单击“确定”。 说明: 保存定义告警信息之后,定义告警状态由“未设置”更新为“已启用”。 清除定义规则 说明: 在配置定义告警之后,可以清除告警定义规则。 可以通过以下三种方法清除定义规则: 单击需要清除的指标所在行的。 勾选需要清除定义目标数据,单击界面上方的“清除”。

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  • MapReduce

    MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • 做维表

    che中查找数据,如果未找到,则物理维表中查找。 ALL:全量数据缓存,适合不常更新小表。 LookupCacheType.LRU lookupCacheMaxRows 缓存大小 long 当选择LRU缓存策略后,可以设置缓存大小。 1000 lookupCacheExpireAfterAccess

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  • 导入筛重

    导入筛 本节显示所有导入客户的重复数据,管理员可以通过查看导入的重复数据,对重复数据进行分析处理。 单击菜单“客户—导入筛”,操作区显示所有客户导入的重复数据,如下图所示: 图1 导入筛 查询重复数据 管理员可以根据系统提供的查询字段进行查询。 操作步骤:输入客户名称或客户

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  • 重分布函数

    me,代表此job每间隔多长时间执行一次。 否 submit_all_redis_task(interval) 描述:对于当前连接数据库中所有未完成分布的表调用函数submit_redis_task。 返回值类型:void 表3 submit_all_redis_task参数说明

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  • 下发重分布

    只有在扩容之后,集群任务信息为“待分布”状态时才能手动使用“分布”功能,其他时段该功能不可使用。 在扩容阶段也可以选择分布模式等高级配置。 分布队列的排序依据表的relpage大小进行,为确保relpage大小正确,建议在分布之前对需要分布的表执行analyze操作。 调用方法 请参见如何调用API。

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  • 准备MapReduce样例初始数据

    准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前,需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序,请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序,请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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  • 数据倾斜调优

    ROADCAST,其中对倾斜数据broadcast,非倾斜数据redistribute。 join一侧需要分布,另一侧不需要分布: 对需要分布的一侧PART_REDISTRIBUTE_PART_ROUNDROBIN; 对不需要分布的一侧PART_LOCAL_PAR

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  • ClickHouse表引擎适用场景说明

    ReplacingMergeTree 相对于MergeTree,它会用最新的数据覆盖具有相同主键的重复项。 删除老数据的操作是在分区异步merge的时候进行处理,只有同一个分区的数据才会被,分区间及shard间重复数据不会被,所以应用侧想要获取到最新数据,需要配合argMax函数一起使用。 SummingMergeTree

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  • SQL查询优秀实践

    SQL查询优秀实践 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践总结发现:通过一定的规则调整SQL语句,在保证结果正确的基础上,能够提高SQL执行效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行操作,而union all则直接将两个结果集合并、不执行。执行重会消

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  • SQL语句改写规则

    all则直接将两个结果集合并、不执行。执行会消耗大量的时间,因此,在一些实际应用场景中,如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠,可用union all替代union以便提升性能。 join列增加非空过滤条件 若join列上的NULL值较多,则可以加上is not null过滤条件,以实现数据的提前过滤,提高join效率。

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  • SQL查询最佳实践

    SQL查询最佳实践 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践总结发现:通过一定的规则调整SQL语句,在保证结果正确的基础上,能够提高SQL执行效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行操作,而union all则直接将两个结果集合并、不执行。执行重会消

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  • 经验总结:SQL语句改写规则

    all则直接将两个结果集合并、不执行。执行会消耗大量的时间,因此,在一些实际应用场景中,如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠,可用union all替代union以便提升性能。 join列增加非空过滤条件 若join列上的NULL值较多,则可以加上is not null过滤条件,以实现数据的提前过滤,提高join效率。

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  • 经验总结:SQL语句改写规则

    all则直接将两个结果集合并、不执行。执行会消耗大量的时间,因此,在一些实际应用场景中,如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠,可用union all替代union以便提升性能。 join列增加非空过滤条件 若join列上的NULL值较多,则可以加上is not null过滤条件,以实现数据的提前过滤,提高join效率。

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  • Upsert数据写入

    key或order by字段作为唯一键。如果未指定主键,只指定了order by建表属性,键以order by字段为准。 数据的key需要提前在应用中进行sharding计算,保证相同的key会sharding到同一个shard,才能保证后续相同的key字段数据sharding到同一个shard进行数据的精确去重。

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  • SQL查询最佳实践

    SQL查询最佳实践 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践总结发现:通过一定的规则调整SQL语句,在保证结果正确的基础上,能够提高SQL执行效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行操作,而union all则直接将两个结果集合并、不执行。执行重会消

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  • 经验总结:SQL语句改写规则

    all则直接将两个结果集合并、不执行。执行会消耗大量的时间,因此,在一些实际应用场景中,如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠,可用union all替代union以便提升性能。 join列增加非空过滤条件 若join列上的NULL值较多,则可以加上is not null过滤条件,以实现数据的提前过滤,提高join效率。

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  • Hive Group By语句优化

    skewindata为true,生成的查询计划会有两个MapReduce Job,第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中,每个Reduce聚合操作,并输出结果,这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡,第二个Job再根据预处理的结果按照Group

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  • Hive Group By语句优化

    skewindata为true,生成的查询计划会有两个MapReduce Job,第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中,每个Reduce聚合操作,并输出结果,这样的处理会使相同的Group By Key可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡,第二个Job再根据预处理的结果按照Group

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  • 经验总结:SQL语句改写规则

    all则直接将两个结果集合并,不执行。执行会消耗大量的时间,因此,在一些实际应用场景中,如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠,可用union all替代union以便提升性能。 join列增加非空过滤条件 若join列上的NULL值较多,则可以加上is not null过滤条件,以实现数据的提前过滤,提高join效率。

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  • ClickHouse数据查询

    ClickHouse数据查询 数据查询规则 禁止select *查询 只查询需要的字段可以减少磁盘io和网络io,提升查询性能。 使用uniqCombined替代distinct uniqCombined对逻辑进行了优化,通过近似重提升十倍查询性能,如果对查询允许有误差,可

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