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阿里云Elasticsearch离线平台化建设

阿里云Elasticsearch提供低成本、灵活的分析和搜索服务,很大程度降低了用户的使用成本和运维成本。美中不足的是缺乏数据场景的支持,用户还是需要花很大的精力去解决数据场景的痛点问题,比如 海量数据源如何对接 复杂的数据计算和处理逻辑 全量数据导入影响在线查询 海量数据导入越来越慢 全量/实时数据无损切换 为了帮助用户解决这些痛点问题,阿里云Elasticsearch离线平台应运而生 。 Elasticsearch离线平台化的演进 值得一提的是,在调研完用户痛点后, 我们启动了ElasticBuild。它是基于Blink的离线索引构建,对标Ha3的BuildService系统,我们仍在不断地优化性能,最终实现真正的在离线分离。 与此同时,我们还和搜索离线组件平台团队展开了深度合作,共同打造离线产品化。 Elasticsearch离线平台系统架构

请问:hive中avg聚合函数会使用到combiner功能吗?

例如下面这条SQL, 肯定是用上了combiner功能的 select deptno, sum(sal) as sum_sal from emp group by deptno hive (test)> explain select deptno, sum(sal) as sum_sal from emp group by deptno; OK Explain STAGE DEPENDENCIES: Stage-1 is a root stage Stage-0 depends on stages: Stage-1 STAGE PLANS: Stage: Stage-1 Map Reduce Map Operator Tree: TableScan alias: emp Statistics: Num rows: 5 Data size: 603 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE Select Operator expressions: deptno (type: int), sal (type: decimal(22,2)) ou...

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