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 排序去重 更多内容
  • 表单排序

    表单排序 使用说明 表单创建后,在表单开发页面,鼠标左键选中表单直接上下拖动,可调节表单排序。 表单排序 参考登录零代码工作台中操作,登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中,单击应用后的“...”,选择“编辑”,进入编辑应用页面。 鼠标左键选中表单直接上下拖动,即可调节表单排序。

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列的和再求和后做trunc,然后排序。可以尝试将语句改写为子查询,使排序下推。

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列的和再求和后做trunc,然后排序。 表结构如下所示: 1 2

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  • 排序规则版本函数

    排序规则版本函数 pg_collation_actual_version (oid) 描述:返回当前安装在操作系统中的该排序规则对象的实际版本,目前仅对case_insensitive有效。 返回值类型:text 示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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  • 时序数据处理

    时序数据重采样”,界面新增“时序数据采样”内容。 对应参数说明,如表4所示。 表4 时序数据采样参数说明 参数 参数说明 时间列 时序数据的时间字段。 采样频率 采样时间频率,如“5H”。 时间频率单位说明: S:秒 min:分钟 H:小时 D:天 B:工作日 W:周 M:月 Q:季 A:年 采样方法

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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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  • 自定义排序器

    自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner,在写入Hudi时加入配置: .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例: public class

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  • 自定义排序器

    自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner,在写入Hudi时加入配置: .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例: public class

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  • 自定义排序器

    自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner,在写入Hudi时加入配置: .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例: public class

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  • 自定义排序器

    自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner,在写入Hudi时加入配置: .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例: public class

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  • 数据处理

    数据集聚合 数据集行合并 数据集行过滤 数据集连接 数据集抽样 数据集拆分 数据集行 执行spark sql脚本 替换 缺失值填充 缺省值填充 修改列数据类型 数据集选择列 设置元数据 数据集按列排序 增加序列号 普通表转KV表 KV表转普通表 分层采样 加权采样 父主题: 数据特征

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  • 聚合函数

    DISTINCT 则对所有值后计算。 COUNT(*) | COUNT(1) 返回输入行数。 AVG([ ALL | DISTINCT ] expression) 默认情况下或使用关键字 ALL,返回所有输入行中表达式的平均值(算术平均值)。使用 DISTINCT 则对所有值后计算。 SUM([

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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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  • 如何打开视频画面智能排序?

    如何打开视频画面智能排序? 在会中依次选择“更多 > 设置 > 视频”,在视频画面排序中,勾选“智能排序”即可,开启视频画面智能排序后,发言人和开启视频与会者将智能排前,查看更加方便。 父主题: 客户端业务使用

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  • 部署服务

    选集中相同产品颜色的物品进行,留下召回分数高的物品。 item_id_ignore_length 否 String 要忽略的物品ID末尾长度,例如:候选集中有两个物品为SKU_A000123和SKU_A000456,指定忽略长度为3,则对该物品,留下召回分数高的物品。。 表8

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  • SQL查询优秀实践

    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。

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  • 经验总结:SQL语句改写规则

    常能够大幅度提升业务查询效率。 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。

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  • 经验总结:SQL语句改写规则

    常能够大幅度提升业务查询效率。 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。

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  • SQL查询最佳实践

    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。

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  • SQL语句改写规则

    ,能够大幅度提升业务查询效率。 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。

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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