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- raft聚合 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識 聚合 聚合 時(shí)間：2020-12-10 20:09:17 聚合是指 云監(jiān)控服務(wù) 在一定周期內(nèi)對原始采樣指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行最大、最小、平均、求和或方差值的計(jì)算，并把結(jié)果持久化的過程。這個(gè)計(jì)算周期又叫聚合周期。 聚合是一個(gè)平滑的計(jì)算過程，聚合周期越長、平滑處理越多，用戶對趨來自：百科
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云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些 時(shí)間：2021-07-01 16:16:25 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有以下五種： 平均值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的平均值。 最大值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大值。 最小值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值。 求和值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。來自：百科
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足金融級的可信 高吞吐量交易 利用TEE可信執(zhí)行環(huán)境執(zhí)行共識核心邏輯，通過可信Raft TEE共識實(shí)現(xiàn)了單鏈吞吐量突破100,000 TPS。 利用TEE可信執(zhí)行環(huán)境執(zhí)行共識核心邏輯，通過可信Raft TEE共識實(shí)現(xiàn)了單鏈吞吐量突破100,000 TPS。 超大規(guī)模節(jié)點(diǎn) 自研的可來自：專題![]()
分布式消息服務(wù)Kafka版采用多副本機(jī)制，數(shù)據(jù)可靠性較高。 分布式消息服RocketMQ版采用3副本機(jī)制，數(shù)據(jù)可靠性較高。 RocketMQ采用Raft一致性協(xié)議，數(shù)據(jù)一致性高于Kafka。 分布式消息服務(wù)Kafka版與分布式消息服務(wù)RocketMQ版的服務(wù)可用性區(qū)別： 分布式消息服務(wù)K來自：專題![]()
提供快速拜占庭容錯(cuò)共識算法(FBFT)和Raft(CFT)算法以適應(yīng)不同場景。 1、快速拜占庭容錯(cuò)共識算法(FBFT)：需要4-10個(gè)排序節(jié)點(diǎn)。在排序過程中最多可容忍 (N-1)/3 個(gè)錯(cuò)誤節(jié)點(diǎn)存在（N為排序節(jié)點(diǎn)總數(shù)）。支持v2.2的Fabric內(nèi)核。 2、Raft(CFT)：可保證部分排序節(jié)來自：專題![]()
內(nèi)網(wǎng)訪問可達(dá)微秒級時(shí)延。 彈性高可靠 分布式消息服務(wù)RocketMQ版基于Raft協(xié)議實(shí)現(xiàn)集群內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的管理，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障節(jié)點(diǎn)并進(jìn)行流量遷移，保證業(yè)務(wù)的可靠性。 分布式消息服務(wù)RocketMQ版基于Raft協(xié)議實(shí)現(xiàn)集群內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的管理，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障節(jié)點(diǎn)并進(jìn)行流量遷移，保證業(yè)務(wù)的可靠性。來自：專題![]()
指標(biāo)數(shù)據(jù)分為原始指標(biāo)數(shù)據(jù)和聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)。 原始指標(biāo)數(shù)據(jù)是指原始采樣指標(biāo)數(shù)據(jù)，原始指標(biāo)數(shù)據(jù)一般保留2天。 聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)是指將原始指標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)過聚合處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù)，聚合指標(biāo)數(shù)據(jù)保留時(shí)間根據(jù)聚合周期不同而不同，具體如下： 聚合周期為5分鐘的指標(biāo)數(shù)據(jù)，指標(biāo)數(shù)據(jù)保留10天； 聚合周期為20分鐘的指標(biāo)數(shù)據(jù)，指標(biāo)數(shù)據(jù)保留20天；來自：百科![]()
云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些？ 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有以下五種： 平均值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的平均值。 最大值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大值。 最小值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值。 求和值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。 方差 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差。 說明：聚合運(yùn)算的過程是將來自：專題![]()
云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些？ 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有以下五種： 平均值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的平均值。 最大值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大值。 最小值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值。 求和值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。 方差 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差。 說明：聚合運(yùn)算的過程是將來自：專題![]()
云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些？ 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有以下五種： 平均值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的平均值。 最大值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大值。 最小值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值。 求和值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。 方差 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差。 說明：聚合運(yùn)算的過程是將來自：專題![]()
云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些？ 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有以下五種： 平均值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的平均值。 最大值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大值。 最小值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值。 求和值 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。 方差 聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差。 說明：聚合運(yùn)算的過程是將來自：專題![]()
點(diǎn)總數(shù)-1）/3個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生錯(cuò)誤，建議生產(chǎn)環(huán)境使用。 Kafka（CFT）：高速共識算法，能容忍一半以下節(jié)點(diǎn)發(fā)生錯(cuò)誤。建議生產(chǎn)環(huán)境使用。 Raft（CFT）：高速共識算法，能容忍一半以下節(jié)點(diǎn)發(fā)生錯(cuò)誤。建議生產(chǎn)環(huán)境使用。 聯(lián)盟成員/組織管理 聯(lián)盟發(fā)起方可動態(tài)邀請其他成員加入聯(lián)盟，快速來自：百科![]()
插值，缺失的數(shù)據(jù)點(diǎn)，支持線性插值數(shù)據(jù)補(bǔ)全。 降精度，支持預(yù)降精度和實(shí)時(shí)降精度計(jì)算，滿足高效查詢需求。 空間聚合，支持按照不同的Tag進(jìn)行空間聚合和分組計(jì)算。 豐富的聚合函數(shù)，提供AVG、SUM、MAX、MIN等聚合函數(shù)。 表格存儲服務(wù) CloudTable 表格存儲服務(wù) (CloudTable)是基于Apache來自：百科![]()
，包括轉(zhuǎn)換計(jì)算、聚合計(jì)算、流計(jì)算。 轉(zhuǎn)換計(jì)算類分析任務(wù)是指，當(dāng)參數(shù)所引用的屬性值發(fā)生變化時(shí)，對單個(gè)或多個(gè)屬性值進(jìn)行常規(guī)數(shù)學(xué)表達(dá)式計(jì)算，表達(dá)式中不能使用時(shí)間聚合公式， 例子：(a+b)/2； 聚合計(jì)算類分析任務(wù)是指，對資產(chǎn)的屬性值進(jìn)行周期性的時(shí)間聚合計(jì)算或空間聚合計(jì)算，表達(dá)式中可以來自：專題![]()
DB（for Influx）內(nèi)部實(shí)現(xiàn)了向量化查詢引擎，每次迭代批量返回?cái)?shù)據(jù)，大大減少了額外開銷。 增量聚合引擎：基于滑動窗口的聚合查詢，大部分從聚合結(jié)果緩存中直接命中，僅需要聚合增量數(shù)據(jù)部分即可。 多維倒排索引：支持多維多條件組合查詢，避免大量Scan數(shù)據(jù)。 存儲摘要索引：加快數(shù)據(jù)查詢中過濾無關(guān)數(shù)據(jù)。來自：專題![]()
DB（for Influx）內(nèi)部實(shí)現(xiàn)了向量化查詢引擎，每次迭代批量返回?cái)?shù)據(jù)，大大減少了額外開銷。 增量聚合引擎：基于滑動窗口的聚合查詢，大部分從聚合結(jié)果緩存中直接命中，僅需要聚合增量數(shù)據(jù)部分即可。 多維倒排索引：支持多維多條件組合查詢，避免大量Scan數(shù)據(jù)。 存儲摘要索引：加快數(shù)據(jù)查詢中過濾無關(guān)數(shù)據(jù)。來自：專題![]()
在滿足第一條原則的情況下，不要選擇存在常量過濾的列。 3.滿足前兩條原則的情況下，盡量選擇關(guān)聯(lián)字段或聚合字段做分布列，這種方式是為了避免數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間數(shù)據(jù)重分布，降低IO的開銷從而提升關(guān)聯(lián)操作和聚合操作的性能。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識 本課來自：百科![]()
是指對數(shù)據(jù)的查詢和分析操作，通常對大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。涉及到的歷史周期比較長，數(shù)據(jù)量大，在不同層級上的匯總，聚合操作使得事務(wù)處理操作比較復(fù)雜。 特點(diǎn) 主要面向側(cè)重于復(fù)雜查詢，回答一些“戰(zhàn)略性”的問題。 數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合，匯總，分組計(jì)算，窗口計(jì)算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。來自：百科
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