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 大数据排序 更多内容
  • 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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  • 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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  • 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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  • 提交排序任务API

    提交排序任务API 功能介绍 用于提交排序训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/rank-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 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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  • 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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  • 新建数据大屏

    新建数据屏概述 新建屏全局参数配置 屏组件 预览屏 发布屏 复制屏分享协作 管理

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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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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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业(applicat

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  • MapReduce应用开发简介

    MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业(applica

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