应用场景举例：按作者分组的博客文章数量统计、按月份统计的销售记录分析、按价格区间统计的产品数量等。...应用场景举例：在按月份统计的销售记录中找出平均销售额最高的月份、分析不同价格区间产品的销售额总和等。..."calendar_interval": "month", "format": "yyyy-MM" } } } } Range 范围聚合 示例场景：分析不同价格区间的产品数量...然后，我们使用derivative管道聚合来计算销售额的日增长率。 Cumulative Sum（累计和聚合） 示例场景：计算销售数据的累计和，展示销售额的累计增长情况。...然后，我们使用cumulative_sum管道聚合来计算销售额的累计和。 Moving Average（移动平均聚合） 示例场景：分析销售数据的移动平均线，以平滑数据波动并识别趋势。
年底了，很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动，那么如何评估产品促销带来的价值呢？...下面以一家电商平台的数据为例，目前能够使用的数据：有不同产品第一季度总销售额、销售利润和产品相关流水的销售利润的数据： ?...2、大折扣促销的产品数量很多。第二象限中横轴0点左边圆的面积相对较大，并且颜色为红，说明很大销售额的产品都在赔钱，这些产品的累计销售额很大，但都是大折扣促销的产品，以至于利润都为负。...3、第四象限的产品数量最多，这部分产品具有不错的利润，但同时，关联销售出的产品具有让利行为，越向下的点代表让利越大。...该象限多数点表现出沿对角线向下的趋势，说明越是自身较大利润的产品，与其同时销售的其他产品也给与了越大的价格折让。 这样的策略算是成功的吗？是否应该做出调整？如何调整。
首先需要以商品进行分组计算，计算出每种商品的累计销售额，再以销售额降序排序。 因为需要计算累计占比，所以需要计算所有商品的销售额总和。...增加一列计算累计销售额占比，增加一列标记到此类商品时，销售额占比是否达到 80%，处理代码如下： ?...在得到绘制帕累托图的数据后，可以开始绘制了，以商品为横坐标，销售额与累计占比为纵坐标，即双坐标轴，销售额以柱状图显示，并且累计销售额占比达到 80% 的以另一种一色区分，累计占比以折线图显示 绘制代码有点长...最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。 最近一段时间内消费金额（M）:客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。...RFM 分析就是通过三个关键指标对客户进行观察和分类，判断每类细分用户的价值。针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。 现在有一份数据，包含客户消费时间，金额，名称，导入数据： ?
OLAP由三个基本的分析操作构成：合并（上卷）、下钻和切片。合并是指数据的聚合，即数据可以在一个或多个维度上进行累积和计算。例如，所有的营业部数据被上卷到销售部门以分析销售趋势。...下钻是一种由汇总数据向下浏览细节数据的技术，比如用户可以从产品分类的销售数据下钻查看单个产品的销售数据。...而在生产环境负载的集群中，可以采用循环的方式，通过JDBC或ODBC接口，将每个查询轮流提交至不同的Impala守护进程，已达到负载均衡。...如果对Hadoop环境不够熟悉但具有传统数据库或数据仓库背景，需要学习并实践一下Impala SQL与传统SQL的不同之处： Impala SQL专注于查询而不是DML，所以没有提供update或delete...Impala的元数据和元数据存储 前面讨论Impala如何与Hive一起使用时提到，Impala使用一个叫做metastore的数据库维护它的表定义信息。
采用这种策略运行一段时间后，发现每天总会出现补货不及时、补货拥堵的现象。为了彻底改变这些情况，多次分析订单结构，归纳总结订单特点，使用ABC分类法优化品项分配。...首先查询出每种产品的数量，其次按照数量由大到小排序，再次计算出每种产品数量所占订单总产品数量的比率；最后计算出订单所有产品的累计比率。 （3）根据ABC分类表确定分类。...设定A类产品数量比率在0~65%之间；设定B类产品数量比率在65%~90%之间，设定C类产品数量比率在90%~100%。 （4）根据上步分析的结果，制定三类产品的重点管理策略。...在一段时间内，补货任务有很多个。...从4个补货站台上，优先挑出相邻列同层补货任务，在这种情况下，补货车的取、放、行走动作只需动作一次就可完成两条补货任务；然后挑选相邻列不同层的补货任务执行，补货车的取、行走也只需动作一次；最后执行不是相邻列但同层的或者不是相邻列也不同层的补货任务
ROS 的选择比较简单，我们的工程师选择了 Parquet+ Impala 的查询方案，同时结合我们的业务特点做了很多代码级别的优化。...Staging 状态的表转换完成且 Ingesting 状态的表写满时，会触发一个切表操作，需要更新元数据，告诉 Impala 使用新的数据进行查询，整个切表的操作是原子的。...而且已经转化的 Staging 表还需要保留一段时间，避免切表之前发起的查询操作没有及时执行完成。...这样就兼顾查询数据的不断更新及查询性能的优化两方面了。 在实现的过程中还有很多具体的工作，例如如何对表进行加列操作，保证各个表的结构一致；Parquet 表中碎文件较多影响查询效率，如何定期合并等。...图3 神策数据技术架构图 综上所述，神策数据为了实现数据驱动，在数据仓库的读写效率方面做了比较深入的探索，也参考了众多优秀的开源项目，做了适配产品的优化，累计十万行代码以上，大数据行业技术才是企业的核心竞争力
本文就如何使用Elasticsearch进行数据分析做一个简单的介绍。概览聚合分析主要为了解决以下问题：网站的平均加载时间是多久？根据交易记录来看谁是最有价值的客户？每个种类的产品数量是多少？...，而是基于其它的聚合结果再次进行统计分析Bucket聚合Bucket聚合用于根据指定的字段，统计该字段的不同值的数量，每个不同的值就成为一个Bucket，聚合结果中会返回不同的Bucket中文档的数量。...Date histogram聚合Date histogram聚合是对Date类型的字段进行统计分析，用于统计一段时间内的文档总数，时间段的起始值即为Bucket的key。...size参数和after参数实现的, size参数默认为10， 第一次的查询中会包含一个after_key字段表明当前已经的结果中最后一个bucket的key的值，之后的查询中可以通过指定after参数来实现分页获取...Kibana针对不同的场景提供了不同的数据可视化使用方式，常用的有Discover、Dashboard以及Maps.图片使用Discover可以实现数据的检索，常用于日志数据的查询：图片使用Dashboards
分析师和开发人员组成的大型用户社区受益于 Impala 的快速查询执行，帮助他们更有效地完成工作。对于这些用户而言，性能和并发性始终是首要考虑因素。...这篇文章解释了 Cloudera 数据平台 (CDP) 中提供的 Impala 如何能够从可用内存中获取更多的新技术。...您可以在此处阅读有关 Impala 性能和查询技术的先前博客文章 - “ Apache Impala 的新多线程模型”、“保持小查询快速 - Apache Impala 中的短查询优化”和“选择性查询的更快性能...哈希表 Impala 中的聚合和连接都使用哈希表，我们将展示如何减少操作的大小。...建立基准 我们对销售额进行了 Group By 查询，以测量构建哈希表的性能和内存。
Hue的数据查询和可视化功能，然后交互式地建立一个定期执行销售订单示例ETL任务的工作流，说明在Hue里是如何操作Oozie工作流引擎的。...Impala查询 在Impala OLAP实例一节中执行了一些查询，现在在Hue里执行查询，直观看一下结果的图形化表示效果。 （1）登录Hue，点击 ? 图标进入“我的文档”页面。...创建一个名为“销售订单”的新项目。 （3）点击 ? 进入Impala查询编辑页面，创建一个新的Impala文档。...至此，我们定义了三个Impala查询，进入“我的文档”页面可以看到default项目中有三个文档，而“销售订单”项目中没有文档，如下图所示。 ?...将三个查询文档都如此操作后，在“销售订单”项目中会出现此三个文档，如下图所示。 ? 以上用销售订单的例子演示了一下Hue中的Impala查询及其图形化表示。
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/52314152 三、Impala OLAP实例 本节使用前面销售订单的例子说明如何使用...下面就用前面销售订单数据仓库的例子，提出若干问题，然后用Impala查询数据以回答这些问题： 每种产品类型以及单个产品的累积销售量和销售额是多少？...每种产品类型以及单个产品在每个州以及每个城市的月销售量和销售额趋势是什么？ 每种产品类型销售量和销售额和同比如何？ 每个州以及每个城市的客户数量及其消费金额汇总是多少？ 迟到的订单比例是多少？...每个城市按销售金额排在前三位的商品是什么？ 5. 执行OLAP查询 使用impala-shell命令行工具执行olap库上的查询，回答上一步提出的问题。...（3）每种产品类型销售量和销售额和同比如何？ 这个查询使用了前面进阶技术——周期快照中定义的month_end_sales_order_fact表。
本文就如何使用Elasticsearch进行数据分析做一个简单的介绍。 概览 聚合分析主要为了解决以下问题： 网站的平均加载时间是多久？ 根据交易记录来看谁是最有价值的客户？...每个种类的产品数量是多少？...，而是基于其它的聚合结果再次进行统计分析 Bucket聚合 Bucket聚合用于根据指定的字段，统计该字段的不同值的数量，每个不同的值就成为一个Bucket，聚合结果中会返回不同的Bucket中文档的数量...Date histogram聚合 Date histogram聚合是对Date类型的字段进行统计分析，用于统计一段时间内的文档总数，时间段的起始值即为Bucket的key。...Kibana针对不同的场景提供了不同的数据可视化使用方式，常用的有Discover、Dashboard以及Maps。
通常销售事实表可以回答如促销商品的销售情况，可是无法回答的一个重要问题是：处于促销状态但尚未销售的产品包括哪些？销售事实表所记录的仅仅是实际卖出的产品。...事实表行中不包括由于没有销售行为而销售数量为零的行，因为如果将包含零值的产品都加到事实表中，那么事实表将变得非常巨大。...为确定当前促销的产品中哪些尚未卖出，需要两步过程：首先，查询促销无事实的事实表，确定给定时间内促销的产品。然后从销售事实表中确定哪些产品已经卖出去了。答案就是上述两个列表的差集。...该事实表能够确保看到被促销定义的键之间的关系，而与其它事件，如产品销售无关。 下面以销售订单数据仓库为例，说明如何处理源数据中没有度量的需求。...建立一个无事实的事实表，用来统计每天发布的新产品数量。产品源数据不包含产品数量信息，如果系统需要得到历史某一天新增产品的数量，很显然不能简单地从数据仓库中得到。这时就要用到无事实的事实表技术。
实时节点只关心一小段时间内的事件数据，并定期把这段时间内收集的这批数据导入到深存储区里。实时节点通过Zookeeper来宣布它们的在线状态和它们提供的数据。 ?...所 有的实时节点都会周期性的启动后台的计划任务搜索本地的持久化索引，后台计划任务将这些持久化的索引合并到一起并生成一块不可变的数据，这些数据块包含了 一段时间内的所有已经由实时节点导入的事件数据，称这些数据块为...索引结构意味着，当添加过滤器来查询，Druid少做一些处理，将会查询的更快。 Impala/Shark可以认为是HDFS之上的后台程序缓存层。 但是他们没有超越缓存功能，真正的提高查询速度。...数据的获取不同： Druid可以获取实时数据。 Impala/Shark是基于HDFS或者其他后备存储，限制了数据获取的速度。...查询的形式不同： Druid支持时间序列和groupby样式的查询，但不支持join。 Impala/Shark支持SQL样式的查询。
Linkis 自2019年开源发布以来，已累计积累了700多家试验企业和1000+沙盒试验用户，涉及金融、电信、制造、互联网等多个行业。...许多公司已经将Linkis 作为大数据平台底层计算存储引擎的统一入口，和计算请求/任务的治理管控利器。...正在支持中的计算存储引擎：Flink、Impala等。支持的脚本语言：SparkSQL, HiveQL, Python, Shell, Pyspark, R, Scala 和JDBC 等。...全栈计算存储引擎架构支持 能够接收、执行和管理针对各种计算存储引擎的任务和请求，包括离线批量任务、交互式查询任务、实时流式任务和存储型任务；资源管理能力。...期望Linkis在未来的一段时间内，尽快补齐缺失的部分，比如对Flink最新版本的支持，逐步完善自己的应用生态圈！
Prices 表的每一行表示的是某个产品在一段时期内的价格。 每个产品的对应时间段是不会重叠的，这也意味着同一个产品的价格时段不会出现交叉。...UnitsSold 表的每一行表示的是每种产品的出售日期，单位和产品 id。 编写SQL查询以查找每种产品的平均售价。 average_price 应该四舍五入到小数点后两位。...查询结果格式如下例所示： Prices table: +------------+------------+------------+--------+ | product_id | start_date... | 6.96 | | 2 | 16.96 | +------------+---------------+ 平均售价 = 产品总价 / 销售的产品数量...产品 1 的平均售价 = ((100 * 5)+(15 * 20) )/ 115 = 6.96 产品 2 的平均售价 = ((200 * 15)+(30 * 30) )/ 230 = 16.96
对于有些系统，编译会出现各种问题，不同的版本错误还不一样，非常麻烦。...下面就跟大家介绍一些，在使用docker部署hue的时候，我们该如何配置连接到带有kerberos认证的Impala集群。...带kerberos的Impala集群连接 上面介绍的是没有kerberos认证的Impala集群，相对比较简单，下面就来介绍，如何连接带kerberos认证的Impala集群。...Minor code may provide more information 在使用docker启动hue服务之后，在短时间内登录页面之后，查询会出现如下的错误： Could not start SASL...以上就是关于在使用docker部署hue的时候，我们该如何配置来连接带kerberos认证的Impala集群，其他集群的配置也是大同小异，大家可以自行测试。
财务会计都出了新准则,但是感觉成本似乎没跟大上,如果按国内成本会计的这些概念去设计系统,估计系统会不好使用, 在处理制造费用,辅助生产成本和基本生产成本的结转上,SAP有些做法和国内成本会计采用了不同的思路...，车间或生产步骤完工的半成品不包括在内 50、约当产量：将月末在产品数量按照完工程度折算为相当于完工产品的产量 51、在产品不计算成本法：采用这种分配方法时，虽然有月末在产品，但不计算成本，这种方法适用于各月月末在产品数量很小的产品...52、在产品按固定成本计价法：采用这种分配方法时，各月末在产品的成本固定不变，这种该当适用于各月末在产品数量较小，或者在产品数量虽大，但各月这间变化不大的在产品 53、在产品按所耗原材料费用计价法：采用这种分配方法时...63、累计间接计入费用率：是指全部产品该项累计间接计入费用与全部产品累计生产工时的比值。 64、逐步结转分步法：是按照产品的生产步骤逐步结转半成品成本，最后算出产成品成本的分步法。...77、产品销售费用：是指企业在产品销售过程中所发生的费用，以及为销售本企业产品而专设的销售机构的经常费用 78、管理费用：是指企业行政管理部门为组织和管理生产经营活动而发生的各项费用。
我们知道所有理论概念的诞生都离不开实际的应用场景，所以为了回答这个问题，笔者先列举3个常见的实时数据计算场景。 场景1：电商场景中计算每种商品每1min的累计销售额。...当我们仔细分析这3个场景中计算的实时指标时，会发现它们都可以被一个统一的计算模型所描述出来，即：每隔一段时间计算并输出过去一段时间内的数据统计结果。...这个统一的计算模型就是时间窗口，其中的“每隔一段时间计算并输出”、“过去一段时间内的数据”、“统计结果”分别代表了时间窗口的3个重要属性。...时间窗口的计算频次 时间窗口的大小 时间窗口内的数据的处理逻辑 接下来我们以每1min计算并输出过去1min内所有商品的累计销售额的案例来说明时间窗口计算模型的处理机制。...而如果要执行时间窗口的计算，就需要我们选择其中一种时间语义，而核心问题就在于不同的时间语义计算得到的结果是不同的！
和已有的SQL工具相比如何？它的一些优势可以取代现有的一些工具吗？ 当然我们首先会先介绍一下Phoenix以及它的一些独特的特性，另外会给出一些它的使用场景以及和其它SQL工具的对比。...Phoenix可以给Rowkey加盐，从而避免因为简单递增的Rowkey引起的RegionServer热点问题。通过指定不同的租户连接实现数据访问的隔离，从而实现多租户，租户只能访问属于他的数据。...比如它还有以下限制： Phoenix不支持跨行的事务 查询优化和join机制比大多数RDBMS要简陋 二级索引是通过索引表实现的，主表和索引表的同步会存在问题，虽然只是在一段很短的时间内。...Phoenix的目标是在HBase之上提供一个高效的类关系型数据库的工具，定位为低延时的查询应用。Impala则主要是基于HDFS的一些主流文件格式如文本或Parquet提供探索式的交互式查询。...以下是比较： Apache Phoenix Impala Hive 语法 SQL SQL HiveQL 定位 为低延时应用在HBase之上提供高效的SQL查询 大数据集之上的交互式探索分析 批处理比如
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