Impala中随时间变化的平均窗口...已结束(分区方式...排序依据) - 腾讯云开发者社区

本文介绍了如何使用Apache Impala的滑动窗口模式，操作存储在Apache Kudu和Apache HDFS中的数据，使用此模式，我们可以以对用户透明的方式获得多个存储层的所有优点。...如果数据量大，面向批处理且不太可能发生变化，则首选使用Parquet格式将数据存储在HDFS中。当我们需要利用两个存储层的优点时，滑动窗口模式是一个有用的解决方案。...滑动窗口模式在此模式中，我们使用Impala创建匹配的Kudu表和Parquet格式的HDFS表。根据Kudu和HDFS表之间数据移动的频率，这些表按时间单位分区，通常使用每日、每月或每年分区。...注意：此模式最适用于组织到范围分区（range partitions）中的某些顺序数据，因为在此情况下，按时间滑动窗口和删除分区操作会非常有效。...该模式实现滑动时间窗口，其中可变数据存储在Kudu中，不可变数据以HDFS上的Parquet格式存储。

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数据分析面试必考—SQL快速入门宝典

N条连起来读就是从XX表中查询满足XX条件的XX列，结果依据XX分组，依据XX排序，限制返回N条。...设置一个滑动窗口来实现统计值的跨度，即设置当前统计值是从第几行计算到第几行，例如计算移动平均值，累计值等等；滑动窗口设置方式十分简单，关键字OVER + 关键字ROWS + 计算区间： OVER(ROWS...BETWEEN "起始行" AND "结束行") 其中起始行和结束行主要有以下的表示方式： CURRENT ROW --当前行 UNBOUNDED PRECEDING --窗口内第一行 UNBOUNDED...但这个聚合值可以发生一些变化，演变为排序值，即窗口函数另一应用：分区排序(明细&次序)。...，这个时候需要进行表连接，根据之前介绍的不同连接方式的区别即可选择对应表链接方式；如果业务更复杂一些，比如需要计算移动平均值，分组排序，以及同时想看明细和聚合值得情况下，就需要用到强大的窗口函数了。

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Druid实时大数据分析原理

水平扩展：分布式数据+并行化查询一般按照时间范围把聚合数据进行分区处理，对于高维度数据还支持对Segment( 分区；历史Segment数据可以存储在本地磁盘，HDFS或云服务中...社区支持力度大数据格式数据源（类似数据库中表的概念，存放一类数据）时间列：每个数据源都需要有的事件时间，是预聚合的主要依据维度列：用于标识事件和属性，用于聚合指标列：用于聚合计算的列，通常是关键量化指标...以提供低延时，即席查询 – 实时处理层仅处理实时数据，并为服务层提供查询服务 – 任何查询可通过实时层和批处理层的查询结果合并得到解决时间窗口问题 Druid中，超过时间窗口的数据会被丢弃，为了解决这个问题...自适应性强，可以根据Kafka分区增加或减少任务的数量 windowPeriod的设定会导致超出时间窗口延迟的数据被丢弃，而过长的时间窗口会影响索引服务的任务完成退出和查询性能；影响数据不重复摄入的主要是...优势去掉时间窗口，读取数据后根据时间戳使用SegmentAllocator分配到合适的Segment（缺点是这样会产生碎片化的Segment） Segment的发布和Offset的提交在同一事务中处理

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国产 BI 之窗口函数——帆软 vs 观远

https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-2470.html 在后面的一段中，官方又介绍了它的使用场景：‍‍‍‍ WINDOW 函数基于分析视图进行聚合计算，即依据已生成的组件结果进行计算...[排序字段1,排序方式, 排序字段2, 排序方式...], [窗口上限,窗口下限]) https://help.fanruan.com/finebi/doc-view...-2470.html 帆软的窗口函数必须明确指定分区（partition by）和寻址（order by）依据；换句说话，必须明确的分配视图中所有字段的角色——非此即彼，绝无例外。‍‍‍‍‍‍‍‍‍...从功能上看，观远支持“7种方式”，并将其写在表计算的两步骤中：设置计算类型、设置计算依据。表计算主要分为两个步骤，确定计算类型和确定计算依据。...之前我曾建议，BI 厂家应该由产品经理写帮助文档，这其实是检验理解的很好的方式。在帆软这次的更新中，我故意写错了一个表计算（删除了分区部分）。

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硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结

但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数，窗口函数兼具分组和排序功能。...- distinct的命令会在内存中构建一个hashtable，查找去重的时间复杂度是O(1)；group by在不同版本间变动比较大，有的版本会用构建hashtable的形式去重，有的版本会通过排序的方式...，排序最优时间复杂度无法到O(1)。...如果某个“不平衡的”job中有某几个reduce task执行的时间要比其他Reduce task消耗的时间多的多的话，那么保留的插槽就会一直空闲着却无法被其他的job使用，直到所有的task都结束了才会释放...并且在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。

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5分钟学会SQL SERVER窗口函数

简介窗口函数（window function），也可以被称为 OLAP函数或分析函数。窗口函数是在 ISO SQL 标准中定义的。窗口是用户指定的一组行。...开窗函数分别应用于每个分区，并为每个分区重新启动计算。 value_expression 指定对相应 FROM 子句生成的行集进行分区所依据的列。...value_expression 可以是列表达式、标量子查询、标量函数或用户定义的变量。指定按其执行窗口函数计算的逻辑顺序。 order_by_expression 指定用于进行排序的列或表达式。...一句话总结：聚合函数 over(partition by 分组字段 order by 排序字段排序方式) as 别名特别需要注意的是，在SQL SERVER 2012之前的版本，是不支持聚合窗口函数和...SQLFIDDLE（提供在线数据库），鉴于近期全球病情的影响，各种网站都有一定几率无法提供服务，本次提供了SQLite数据库，已存入测试数据。

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Apache Kafka - 流式处理

状态通常存储在应用程序的本地变量中,如散列表。但本地状态存在丢失风险,重启后状态变化,需持久化最近状态并恢复。...表和流是同一硬币两面:世界变化,关注变更事件或当前状态。支持两种方式的系统更强大。...表代表某时刻的状态,流代表变更,二者相互转化,支持两种方式的系统更强大 ---- 时间窗口针对流的时间窗口操作主要有以下几种类型: 窗口大小:5分钟、15分钟、1天等,大小影响变更检测速度和平滑度。...窗口越小,变更检测越快但噪声也越大;窗口越大,变更越平滑但延迟也越严重。窗口移动频率(“移动间隔”):5分钟平均值每分钟变化一次或每秒变化一次或每新事件变化一次。...移动间隔等于窗口大小为“滚动窗口”,随每记录移动为“滑动窗口”。窗口可更新时间:计算00:00-00:05平均值,1小时后00:02事件,是否更新00:00-00:05窗口结果?

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0870-CDP公有云发布Iceberg技术预览版

快速查询计划：查询计划是指在表中查找SQL查询所需文件的过程。在Iceberg中，Iceberg不是在表中列出O(n)个分区（运行时的目录列表）以进行查询计划，而是执行O(1) RPC来读取快照。...随着数据量的变化，Iceberg表可以随着时间的推移演变分区模式。不用开销较高的重写这张表，并且在许多情况下也不需要重写查询。...在过去的几个月里，我们在实现Hive写入Iceberg表（Hive读取Iceberg表已实现），和Impala读写Iceberg表取得了显著的进展。使用Iceberg 表，可以更激进地对数据进行分区。...例如，通过重新分区，我们的一位客户发现Iceberg表的性能比以前使用Impala查询的Hive外部表好10 倍。...时间旅行 - 我们正在考虑其他时间旅行功能，例如查询两个时间点之间的变更集（deltas，增量）（可能使用关键字，例如between或 since）。这些查询的确切语法和语义仍在设计和开发中。

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Apache Kudu 对频繁更新数据场景下的大数据实时分析最佳用例

Kudu使用水平分区分发数据，并使用 Raft协议复制每个分区，提供较低的平均恢复时间和较低的尾部延迟。...Kudu使用水平分区分发数据，并使用 Raft协议复制每个分区，提供较低的平均恢复时间和较低的尾部延迟。...⑤主键的值无法被更新，但是可以被DELETE后，re-INSERT。 ⑥主键即索引，tablet中的所有行都按照主键排序。...②分区方式：哈希分区、范围分区以及多级分区。 ③根据自身业务场景，选择合适的分区方式，让读与写操作在所有tablet server上均匀分布。...2)在Impala中对Kudu表进行alter table A rename to B，只会更改impala的元数据，而不会更改任何Kudu的元数据，可以通过先修改Impala元数据alter table

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HAWQ取代传统数仓实践（一）——为什么选择HAWQ

对查询的快速响应使交互式查询和对分析查询的调优成为可能，而这些在针对处理长时间批处理作业的SQL-on-Hadoop传统技术上是难以完成的。 Impala的最大亮点在于它的执行速度。...其中分组聚合、取中位数等是数据分析中的常用操作，当前的Impala存在如此多的局限，使它在易用性上大打折扣，在实际使用时要格外注意。...（2）丰富的函数除了包含诸多字符串、数字、日期时间、类型转换等常规标量函数以外，HAWQ还包含丰富的窗口函数和高级聚合函数，这些函数经常被用于分析型数据查询。...（3）与Impala的性能比较图2是HAWQ提供的TPC-DS性能比较图，可以看到HAWQ平均比Impala快4.55倍。 ?...HAWQ是我所使用过的SQL-on-Hadoop解决方案中唯一支持SQL过程化编程的，Hive、SparkSQL、Impala都没有此功能。

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详解spark开窗函数

（可选）排序方式（可选）（上面语法来源于spark官方文档，语法表述为必选项，实际应用为可选）空值选项（可选）窗口框架（可选）：指明窗口的范围，从什么地方开始到什么地方结束 2.函数列表支持开窗的函数列表...结果是在分区排序中，当前行之前或等于当前行的行数加一。该值将在序列中产生间隔。 https://sparkfunctions.com/rank DENSE_RANK 计算一组值中某个值的排名。...https://sparkfunctions.com/ntile ROW_NUMBER 根据窗口分区内行的排序，为每一行分配一个唯一的、连续的数字，从一开始。...不排序则窗口框架范围，计算范围为整个分区；排序不指定窗口框架范围，计算范围为分区开始行到当前行；排序制定窗口框架范围，按照制定范围聚合举例：样例数据 --建表语句 CREATE TABLE t_employees...还会影响下游使用，例如使用结果数据计算最低薪水员工的平均年龄，数据重跑之后平均年龄发生变化。

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七大经典、常用排序算法的原理、Java 实现以及算法分析

时间复杂度的系数、常数、低阶大 O 时间复杂度反应的是算法时间随 n 的一个增长趋势，比如 O(n^2) 表示算法时间随 n 的增加，呈现的是平方的增长趋势。...那么采用从尾到头在已排序区间中查找插入位置的方式，最好时间复杂度是 O(n)。待排序的数据是倒序的情况，需要依次移动 1、2、3、...、n-1 个数据，因此最坏时间复杂度是 O(n^2)。...因此将一个数据插入到一个有序数组中的平均时间度是 O(n)，那么需要插入 n-1 个数据，因此平均时间复杂度是 O(n^2) ★最好的情况是在这个数组中的末尾插入元素的话，不需要移动数组，时间复杂度是...快排的最坏时间复杂度是 O(n^2)，最好时间复杂度是O(nlogn)，平均时间复杂度是 O(nlogn)。快排也是使用递归来实现，那么递归代码的时间复杂度处理方式和前面类似。...比如如何在 O(n) 的时间复杂度内查找一个 k 最值的问题（还用到分治，更多是分区这种方式）；比如将一串字符串划分成字母和数字两部分（其实就是分区，所以需要注意分区过程的应用）。

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如何轻松地解决Mysql函数难题？学习视频限时免费领！

如果后面括号中什么都不写，则意味着窗口包含满足where条件的所有行，开窗函数基于所有行进行计算；如果不为空，则有三个参数来设置窗口： partition by子句：按照指定字段进行分区，两个分区由边界分隔...frame子句：当前分区的一个子集，用来定义子集的规则，通常用来作为滑动窗口使用。...示例1：有个员工表emp,查询所有员工的平均工资 select *,avg(sal) over() 所有员工平均工资 from emp; #当over中没有指定分区、排序和滑动窗口时,将整个表作为一个区...，默认计算的是平均工资示例2 查询各部门平均工资 select *,avg(sal) over(partition by deptno) 部门平均工资 from emp; #当over中指定了分区,...但是没有指定排序和滑动窗口时,默认计算的是当前分区内的平均工资示例3 开窗函数滑动窗口求移动平均工资 #实现效果是部门分区后当前行的前一行和后一行求平均工资 (相当于移动求平均工资) select

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Apache Kudu 2

命令刷新元数据 1.impala-shell 命令进入交互界面执行 invalidate metadata; 命令刷新元数据 2.Hue的wen页面中，在impala执行sql的窗口...创建一个新的Kudu表从Impala在Kudu中创建新表类似于将现有Kudu表映射到Impala表，除了您需要自己指定模式和分区信息。...中查询现有的Kudu表：Impala中创建映射Kudu表的外部映射表通过Kudu API或其他集成（如Apache Spark）创建的表在Impala中不会自动显示。...中现有的 Kudu 表（Impala中创建映射表(外部表)映射Kudu中的表）通过 Kudu API 或其他集成（如 Apache Spark ）创建的表不会在 Impala 中自动显示。...理想情况下，一张表应该分成多个 tablets 中分布的 tablet servers ，以最大化并行操作。您使用的分区模式的详细信息将完全取决于您存储的数据类型和访问方式。

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一文读懂Impala统计信息相关知识

在Impala 4.0源码解析之BROADCAST/SHUFFLE代价计算这篇文章中我们提到，Impala在对BROADCAST/SHUFFLE进行代价计算的时候，需要用到表的统计信息。...一般对于定长类型，例如int/bigint等，size都是固定的，包括下面的avg size； Avg Size，对应列中所有value的size平均值。...目前在Impala中主要就是通过COMPUTE STATS 语句来进行统计信息计算，主要分为以下几种情况：全表统计信息计算：COMPUTE STATS alltypes，这种会对整个表的所有分区、所有列进行统计信息计算...当然，对于非分区表，如果使用了COMPUTE INCREMENTAL STATS，最终Impala也会自动替换成COMPUTE STATS的计算方式。...Impala的web页面提供了非常丰富的信息，可以为SQL诊断分析提供很好的依据。总结到这里，关于Impala统计信息的介绍就差不多了。

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万字长文 | Hadoop 上云：存算分离架构设计与迁移实践

挑战4： Hive 1 升级到 Hive 3，元数据结构有变化对于 Hive 升级来说，最主要的影响之一是元数据结构的变化，因此在迁移过程中，我们需要进行数据结构的转换。...通常只需要把相关的 DAG 复制一份，修改集群地址即可。实际迁移过程中，这一步遇到的问题最多，花了大量时间来解决。...除了 checksum，也可考虑使用文件属性对比的方式：确保两个文件系统里所有文件的数量、修改时间、属性一致。比 checksum 的可靠性稍弱，但更轻量快捷。元数据一致。...一些可以参考的查询：表/分区的行数、基于某个字段的排序结果、数值字段的最大/最小/平均值、业务中经常使用的统计聚合等。数据校验的功能也封装到了脚本里，方便快速发现数据问题。...在我们的场景中，数据量增长非常快，但查询需求相对稳定。从 2021 年至今，数据量已增长两倍。

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四万字硬刚Kudu | Kudu基础原理实践小总结

删除分区将删除属于该分区的平板电脑以及其中包含的数据，后续插入到已删除的分区中将失败。可以添加新分区，但它们不得与任何现有范围分区重叠。...Kudu允许在单个事务更改表操作中删除和添加任意数量的范围分区。动态添加和删除范围分区对于时间序列特别有用。随着时间的推移，可以添加范围分区以覆盖即将到来的时间范围。...该方案的主要思路是：使用Impala创建2张表：Kudu表和Parquet 格式的HDSF表这两张表都是按照时间分区的表，分区粒度取决于数据在Kudu表和HDSF表之间迁移的频率，一般是按照年或者月或者日分区...元数据修改在第二阶段，既然已将数据安全地复制到HDFS，则更改元数据以调整如何显示卸载的分区。这包括向前移动边界，添加下一个时间窗口的新的Kudu分区以及删除旧的Kudu分区。...Flink开窗口实时修正实验数据，这一操作在Kudu完成；超出了Flink时间窗口的数据更新则由离线补数据的操作在Kudu中完成修正。

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不起眼的小文件竟拖了Hadoop大佬的后腿

NameNode还必须跟踪集群上的block位置的变化，太多的小文件也会导致NameNode在DataNode耗尽磁盘上的数据空间之前，就先耗尽内存中的元数据空间。...2.Impala-对catalog的影响 Impala是一个AD HOC引擎，它将HDFS namespace信息缓存在服务中，以实现更快速的元数据访问。...下表描述了这些元数据及其估计的平均内存使用量。...不建议在HMS的Hive/Impala中使用大的元数据，因为它需要跟踪更多的文件，会导致：更长的元数据加载时间更长的StateStore topic更新时间 DDL语句操作缓慢更长的查询计划分配时间...六、如何处理小文件提前规避 1.流式写入调整流式写入的时间窗口是一个不错的选择，如果业务对实时性要求很高，那么可以根据数据类型（非结构化vs结构化）、append/update频率和数据使用模式（

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Kudu设计要点面面观(下篇)

前面已经提到过，Kudu采用与关系数据库类似的多版本并发控制（MVCC）机制来实现事务隔离，通过为数据添加时间戳的方式实现。...要想让所有客户端都能达到外部一致性（及时取到最新数据），必须手动将写操作完成后产生的时间戳传播（propagate）到其他客户端上，这种方式在Kudu中叫client-propagated。...当事务执行完之后，还必须要保证后发生的事务时间戳不能比自己的时间戳小，因此最终要等待2倍的误差时间，才能结束本次事务并释放锁。...Benchmarking 在TPC-H数据集上进行测试，Impala on Kudu的查询时间比Impala on HDFS (Parquet) 平均缩短了三成。 ?...无法像HBase一样手动触发Compaction过程，无法在TServer间做数据均衡，表中已有的数据无法重新分区。

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SQL干货 | 窗口函数的使用

在这个例子中sum()函数作为窗口函数，通过对‘学生’分区后，加总各个科目的分数得到总分，得分结果与sum()聚合函数的结果一致，但结果中保留了每一行的信息，出现了重复的总分行。...，frame_unit有两种，分别是ROWS和RANGE，ROWS通过指定当前行之前或之后的固定数目的行来限制分区中的行，RANGE按照排序列的当前值，根据相同值来确定分区中的行。...下面我们使用RANGE对每个分区内从第一行到当前行计算平均值，可以看到由于RANGE根据当前值来确定行，张三的第二行就已经出现了三门的均分，对于三门分数不同的李四，滑动平均值得结果没有变化。...日常我们更常用的是在窗口函数中使用排序函数： ROW_NUMBER: 函数名即是排序方法，也就是输出结果集分区的行号（例如：1,2,3,4,5...) RANK: 返回结果集的分区内数据进行跳跃排序。...也就是为相同数值的行输出相同排序结果，对于下一行不同的数据将返回行号（例如：1,1,3,4...） DENSE_RANK: 返回结果集分区中每行的连续排名，排名值没有间断。

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使用Apache Kudu和Impala实现存储分层

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