窗口函数
.head(5)name sepallength sepallength_count 0 Iris-setosa 4.3 1 1 Iris-setosa 4.4 2 2 Iris-setosa 4.4 3 3 Iris-setosa 4.4 4 4 Iris-setosa 4.5 5 窗口函数按标量聚合时，与分组聚合的处理方式一致。from odps.df import Scalar iris...
Quick BI中交叉表设置列分类小计之后，发现有些列小计...
问题描述 Quick BI中交叉表设置列分类小计之后，发现有些列小计结果不对。比如下图中两个分类小计之后结果应该是7，但是计算结果为8。问题原因 查询控件中有设置对应度量...解决方案 将查询控件的聚合方式改为无聚合问题解决。适用于 Quick BI
流水线组件
问题处理 如果发生冲突导致合并失败，可尝试先合并一次目标分支，例如当从 source_branch 合并到 target_branch 时产生冲突，可尝试使用以下方法解决：git fetch#更新代码 git checkout source_branch#这里的 source_branch 指来源分支，...
通过Kibana Visualize自定义Segment监控
可视化（Visualize）功能可以为您的Elasticsearch数据...单击 Data 页签，在 Aggregation 列表中选择 Average，Field 列表中选择 node_stats.indices.segments.count，对数据进行聚合处理并进行可视化展示。单击右上角的 Save，保存相应配置。
通过日志监控实现业务日志的监控与报警
统计方法 在计算周期内根据选定的统计方法对日志数据进行聚合处理。如果字段值是数值型，可以使用所有统计方法，否则只能使用 计数 和 countps 两种聚合算法。取值：计数：计算统计周期内指定字段数值的个数。求和：计算1分钟内指定字段...
管理日志监控项
统计方法 在计算周期内根据选定的统计方法对日志数据进行聚合处理。如果字段值是数值型，可以使用所有统计方法，否则只能使用 计数 和 countps 两种聚合算法。取值：计数：计算统计周期内指定字段数值的个数。求和：计算1分钟内指定字段...
管理日志监控项
统计方法 在计算周期内根据选定的统计方法对日志数据进行聚合处理。如果字段值是数值型，可以使用所有统计方法，否则只能使用 计数 和 countps 两种聚合算法。取值：计数：计算统计周期内指定字段数值的个数。求和：计算1分钟内指定字段...
开源Elasticsearch FAQ
报错："type":"too_many_buckets_exception","reason":"Trying to create too many buckets.Must be less than or equal to:[10000]but was[10001]问题分析与解决方案：请参见 控制聚合中创建的桶数。除了调整业务聚合的size大小，您还可以...
有序集合函数
GROUPING([,,.])参数说明 GROUPING不是聚合函数，而是可以与聚合一起使用的实用程序函数，用于确定针对如下行生成行的聚合级别：GROUPING(expr)若返回0，表示按照 expr 行进行了聚合，若返回1，表示未按照 expr 行进行聚合。GROUPING(expr1...
应用场景
问题分析与快速定位 在分布式场景下，服务调用错综复杂，问题分析与定位非常困难，分布式链路跟踪系统能迅速定位到有问题的服务，协助快速解决问题节点。完整的应用调用拓扑关系：自动发现该服务的历史调用，以及对所有中间件的调用，绘制...
折叠（去重）
对结果集同时使用统计聚合与折叠功能时，统计聚合功能只作用于使用折叠功能前的结果集。使用折叠功能后，返回的总分组数取决于Offset+Limit的最大值，目前支持返回的总分组数最大为50000。执行结果中返回的总行数是使用折叠功能前的匹配行...
HAVING
HAVING 子句与聚合函数以及 GROUP BY 子句一起使用，在分组和聚合计算完成后，HAVING子句对分组进行过滤，去掉不满足条件的分组。[HAVING condition]注意事项 HAVING 条件中引用的列必须为分组列或引用了聚合函数结果的列。HAVING 子句必须...
HAVING
HAVING子句与聚合函数以及GROUP BY子句共同使用，用来去掉不满足条件的分组。在分组和聚合计算完成后，HAVING对分组进行过滤。[HAVING condition]以下示例查询CUSTOMER表，并进行分组，查出账户余额大于指定值的记录：SELECT count(*),...
多元索引功能
多元索引的核心功能包括任意列的查询（包括主键列和非主键列）、多字段自由组合查询、地理位置查询、全文检索、模糊查询、前缀查询、嵌套查询、去重、排序、查询数据总行数和统计聚合，请根据实际场景需要使用。多元索引部分功能可以实现与...
方案实现
本文介绍实现方案的详细配置操作，包括创建数据表、实时流...步骤四：DataV展示 通过在DataV中添加Tablestore数据源，实现在DataV的大屏上展示实时流处理或离线批处理聚合结果。添加Tablestore数据源的详细操作请参见 添加Tablestore数据源。
使用前须知
海量：访问日志与Ingress请求PV成正比，数据规模很大，处理访问日志需要考虑性能和成本问题。日志中心可自定配置预聚和功能，实时计算聚合指标，计算后的聚合结果可降低几个数量级，使查询速度大大提升。实时：DevOps、监控、报警等场景...
查看性能监控
Tair 性能监控提供了CPU使用率、内存使用率、...相关文档 Tair 性能问题排查与优化，请参见：排查CPU使用率高的问题 排查内存使用率高的问题 排查流量使用率高的问题 常见Latency（时延）事件的处理建议 Tair 性能压测，请参见 性能白皮书。
使用前须知
海量：访问日志与CLB实例请求PV成正比，数据规模很大，处理访问日志需要考虑性能和成本问题。CloudLens for CLB 支持自定义配置预聚合功能，实时计算聚合指标，计算后的聚合结果可降低几个数量级，使查询速度大大提升。实时：DevOps、监控...
查看性能监控
相关文档 Redis 性能问题排查与优化，请参见：排查Redis实例CPU使用率高的问题 排查Redis实例内存使用率高的问题 排查Redis实例流量使用率高的问题 常见Latency（时延）事件的处理建议 Redis 性能压测，请参见 性能白皮书。
调用链分析
ARMS应用监控的调用链分析功能是基于已存储的全量链路明细数据，自由组合筛选条件与聚合维度进行实时分析，可以满足不同场景的自定义诊断需求。功能入口 登录 ARMS控制台。在左侧导航栏选择 应用监控>调用链分析，然后在顶部菜单栏选择目标...
应用场景
场景一：问题分析快速定位 在分布式场景下，服务调用错综复杂，问题分析与定位非常困难，分布式链路跟踪系统能迅速定位到有问题的服务，协助快速解决问题节点。完整的应用调用拓扑关系：自动发现该服务之前的调用以及对所有中间件的调用，...
查询数据
通常HAVING子句与聚合函数配合使用，实现过滤。SELECT username,SUM(orderprice)FROM orders GROUP BY username HAVING SUM(orderprice);ORDER BY排序（order_condition）通过ORDER BY子句按照指定字段和排序方式对查询结果集进行排序。...
功能特性
依赖服务 调用链分析 调用链分析功能是基于已存储的全量链路明细数据，自由组合筛选条件与聚合维度进行实时分析，可以满足不同场景的自定义诊断需求。调用链分析 数据库分析 数据库分析页面支持按照数据库类型、数据库名称、实例名称进行...
降采样概述
日志服务的降采样通过将时间序列中的数据点进行特定算法的分组与聚合来实现。使用限制 需保证时序库活跃时间线（即最大降采样周期内出现的时间线）的数量小于ReadWrite Shard数*100W，否则可能出现降采样库数据不完整的情况。工作原理 当...
功能特性
依赖服务 调用链分析 调用链分析功能是基于已存储的全量链路明细数据，自由组合筛选条件与聚合维度进行实时分析，可以满足不同场景的自定义诊断需求。调用链分析 数据库分析 数据库分析页面支持按照数据库类型、数据库名称、实例名称进行...
配置图表字段
订单最终时间点 的 库存数量，可以将字段聚合方式设置为 最后时间点，如下：数据源与聚合方式支持情况如下所示：数据源 聚合方式 可以连接Quick BI的数据源均支持 求和、平均值、计数、去重计数、最大值、最小值、开始时间点、最后时间点。...
调用链分析
ARMS应用监控的调用链分析功能是基于已存储的全量链路明细数据，自由组合筛选条件与聚合维度进行实时分析，可以满足不同场景的自定义诊断需求。前提条件 重要 ARMS应用监控面向已开通新版计费的用户提供全新的监控详情页面，新版计费详情，...
单值查询数据
聚合（Aggregate）说明 在降采样后会得到多条时间线的值，并且这些时间线的时间戳是对齐的，而聚合就是把多条时间线的值按各个对齐时刻聚合为一条时间线的结果（注意：如果只有一条时间线，则不进行聚合）。聚合时必须要求每条时间线在对应...
版本说明
问题修复 修复由于 Prometheus 将不支持的聚合算子下推而造成的查询失败问题。V2.5.2 2019年5月18日 新功能 聚合算法 stddev 的支持。api/query/mlast 的结果集为 tupleFormat 时支持分页。V2.5.1 2019年4月26日 问题修复 put和mput在加入...
项目集管理
问题处理，降低整体交付风险。在 云效Projex 中项目集可聚合多个项目的数据，统一进行查看并规划。支持查看项目集中的多个项目需求内容，可从整体掌握项目集进展。支持多个项目需求的统一规划，可让项目集的交付更加有条不紊。支持项目集...
应用场景
与传统架构不同，云消息队列 Kafka 版 以及Storm、Samza、Spark等数据处理引擎的出现，就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题，数据处理模型能实现在数据流动的过程中对数据进行实时地捕捉和处理，并根据业务需求进行计算分析...
聚合立方产品介绍常见问题
本文介绍聚合立方产品相关的常见问题。1、聚合立方应用场景与支持平台 1.1 聚合立方用于什么使用场景 聚合立方通过自研的经过丰富实践的XLink聚合技术，聚合周边一切可用的4G/5G/WAN网络资源，根据网络质量动态分流到不同传输链路，有效...
2023年
什么是可观测链路 OpenTelemetry 版 全链路聚合与全链路拓扑 优化 优化全链路聚合查询中体验不佳的问题。无 应用监控告警规则 优化 支持选择历史数据进行告警规则测试，确保告警规则条件及通知策略设置符合预期。应用监控告警规则 应用监控...
产品优势
语音、语言、视觉多模态，17个AI功能灵活搭配 支持音视频信息处理与提取，所需的多种AI能力。除语音识别外，还包括如大模型摘要，说话人分离，智能纪要（关键词抽取、章节抽取、值得关注、智能待办事项），翻译等功能。模块划分 能力说明 ...
Aggregator机制
Aggregator是MaxCompute Graph作业中常用的特征，特别适用于解决机器学习问题。MaxCompute Graph中，Aggregator用于汇总并处理全局信息。Aggregator机制 Aggregator的逻辑分为两部分：一部分在所有Worker上执行，即分布式执行。一部分只在...
优化聚合与排序
本文介绍如何优化器和执行器如何处理聚合（Group-by）与排序（Order-by）算子，以达到减少数据传输量和提高执行效率的效果。基本概念 聚合操作（Aggregate，简称Agg）语义为按照 GROUP BY 指定列对输入数据进行聚合的计算，或者不分组、对...
产品简介
数据转换与处理：提供内置功能以转换和处理数据，如格式转换、过滤、聚合等。监控与日志记录：实时监控任务执行状况，并为每个工作流程提供详细的日志记录功能。错误处理和重试机制：支持自动错误处理和任务重试策略，确保工作流程的稳定性...
云原生可观测服务内容说明
该服务基于客户现实情况，以及可观测治理目标，为客户提供统一可观测平台设计与落地、业务指标梳理与提取、应用及基础设施指标梳理及提取、决策支撑大盘设计与绘制、告警梳理与落地的技术服务。云原生可观测服务包含 3 个版本，客户可以...
基于Flink的资讯场景实时数仓
解决的问题 通过 云消息队列 Kafka 版 和实时计算Flink实现实时数据处理和数据流。通过 云消息队列 Kafka 版 和实时计算Flink实现实时数据分析。通过 云消息队列 Kafka 版 和实时计算Flink实现事件触发。部署架构图 选用的产品 云消息队列 ...
可观测性能力介绍
热Key与大Key分析 当某个Key接收的访问次数显著高于其它Key时，可以将其称为热Key（Hotkeys），若未能及时处理热Key可能会导致访问倾斜甚至缓存击穿等问题；当某个Key含有较多数据成员或者占用较大内存时，可以将其称为大Key（Big keys），...
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