Vectorized Execution Engine in MaxCompute 2.0简介

2016-10-17 758

文章转自ruanxi

前言

在《数据库系统中的Code Generation技术介绍》一文中，我们阐述了代码的CPU执行效率对于大规模分布式OLAP系统的重要性。现在简单总结如下：

OLAP系统中查询往往比较复杂，比如多表Join, 各种聚合函数以及窗口函数，其中涉及大量的Hash计算（比如采用Hash Join, Hash Aggregation），排序（比如采用Merge-Sort Join）操作，CPU开销比较大。
SSD等高性能存储硬件的使用，以及内存计算的普及（比如Spark中利用RDD来Cache部分数据）大大提高了I/O性能，使得CPU日益成为计算的瓶颈。
在大规模分布式OLAP系统中（比如MaxCompute），因为需要实现分布式Join，聚合以及窗口函数，一个作业可能会由多级Task组成，Task与Task之间可

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Logstash + DataHub + MaxCompute/StreamCompute 进行实时数据分析

Logstash是一款开源日志收集处理框架，有各种不同的input、filter、output插件，用户使用这些插件可以将各种数据源导入到其他系统。logstash-output-datahub插件，实现将数据导入DataHub的功能，通过简单的配置即可完成数据采集和向DataHub的传输任务。结合StreamCompute(Galaxy)用户可以方便的完成流式数据从采集，传输，开发到结果数据存储与展示的整套解决方案。同时，还可以通过创建Collector同步任务将数据同步到MaxCompute(ODPS),之后在MaxCompute上进行完备的数据开发工作。接下来，会将各个流程步骤在文章中作详细描述，以帮助用户使用Logstash＋DataHub＋StreamCompute/MaxCompute快速构建起自己的流式数据应用。数据

2016-10-17

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版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/SunnyYoona/article/details/52852483 1. 词条查询(Term Query) 词条查询是ElasticSearch的一个简单查询。它仅匹配在给定字段中含有该词条的文档，而且是确切的、未经分析的词条。term 查询会查找我们设定的准确值。term 查询本身很简单，它接受一个字段名和我们希望查找的值。下面代码查询将匹配 college 字段中含有"California"一词的文档。记住，词条查询是未经分析的，因此需要提供跟索引文档中的词条完全匹配的词条。请注意，我们使用小写开头的california来搜索，而不是California，因为California一词在建立索引时已经变成了california（默认分词器）。 // Query TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("country", "AWxhOn".toLowerCase()); // Search Searc...

2016-10-17

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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[ElasticSearch]Java API之TermQuery

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