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NN啟動的時間，NN失效時SecondaryNN不能立即提供服務，而且也不能保證數據和NN的一致性。 MapReduce服務 MRS MapReduce服務（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數據集群云服務，輕松運行Hadoop、Spark、HBase來自：百科
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mo工程對MapReruce服務的使用有初步認識。 本期視頻幫助用戶了解華為云MapReduce服務的二次開發(fā)Demo工程的獲取方式，以及華為云SDK Maven倉庫的配置方式，為在MapReduce服務進行業(yè)務開發(fā)做好準備工作。 華為云會議 Meeting 華為云會議，結合企業(yè)來自：百科![]()
況。可以選擇按賬齡排序或按余額排序。 點擊往來單位后面的小圖標，可以查看該客戶的往來明細賬。 如下提供圖標樣式，可以選擇關閉顯示圖標。 六、好會計：報表中心--管理報表：應付統(tǒng)計表 應付統(tǒng)計表，反映當前所選月份，各供應商的欠款情況?？梢赃x擇按賬齡排序或按余額排序。 點擊往來單位后來自：專題![]()
引。 7. 不要使用select *。 8. 排序請盡量使用升序。 9. or的查詢盡量用union代替（Innodb）。 10. 復合索引高選擇性的字段排在前面。 11. order by/group by字段包括在索引當中減少排序，效率會更高。 慢SQL優(yōu)化典型案例 本部分以來自：百科![]()
共享查詢個數從0開始的偏移量,必須大于等于0。 sort_dir string query 否 共享列表的排序方向。可用的值有:asc(升序)和desc(降序)。 sort_key string query 否 查詢結果排序關鍵字?？捎玫闹涤衖d, status, size, host, share_proto來自：百科![]()
所屬部門，實現了表單分類按部門進行獨立管理的目的。 新建表單分類：首先點擊【新建】按鈕，根據具體需求選擇表單父分類，填寫相應的表單分類排序號，表單分類名稱，以及所屬部門后保存。 1.2. 流程分類 在工作流-工作流設置-分類設置可以為系統(tǒng)添加流程分類。流程分類更方便了流程來自：云商店![]()
來自：百科![]()
復和組合； 支持分頁查詢，limit和marker組合實現分頁查詢； 支持單字段排序，排序字段有[id,name,description,created_at,updated_at]，不支持多字段排序。 調試 您可以在API Explorer中調試該接口，支持自動認證鑒權。API來自：百科![]()
在語句中手動添加JOIN列的非空判斷減少耗時。 在語句中手動添加JOIN列的非空判斷減少耗時。 查看案例 使排序下推 案例 將語句改寫為子查詢使排序排序下推減少耗時。 將語句改寫為子查詢使排序排序下推減少耗時。 查看案例 設置cost_param對查詢性能優(yōu)化 案例 通過設置cost_param的bit0為1時，使Anti來自：專題![]()
BY子句中的表達式可以包含FROM子句中表，視圖的任何列，無論這些列是否出現在SELECT列表中。 GROUP BY子句對行進行分組，但不保證結果集的順序。 要對分組進行排序，請使用ORDER BY子句。 GROUP BY后的表達式可以使用括號，如： group by (expr1, expr2)，或者 group來自：百科![]()
和組合。 支持分頁查詢，limit和marker組合實現分頁查詢。 支持單字段排序功能，排序字段有[id,name,description,created_at,updated_at]，不支持多字段排序。 調試 您可以在API Explorer中調試該接口，支持自動認證鑒權。API來自：百科![]()
在語句中手動添加JOIN列的非空判斷減少耗時。 在語句中手動添加JOIN列的非空判斷減少耗時。 使排序下推 案例 將語句改寫為子查詢使排序排序下推減少耗時。 將語句改寫為子查詢使排序排序下推減少耗時。 設置cost_param對查詢性能優(yōu)化 案例 通過設置cost_param的bit0為1時，使Anti來自：專題![]()
快速搭建邏輯較為復雜的調查問卷，幫助HR完成團隊氛圍調查、員工滿意度調查等工作。 運營人員 趣玩數據 實力跳級 在線統(tǒng)計、篩選、排序數據，幫助運營人員從不同維度分析數據，即使調整運營策略。 在線統(tǒng)計、篩選、排序數據，幫助運營人員從不同維度分析數據，即使調整運營策略。 管理者 天大的想法 隨你施展 支持投票、信來自：專題![]()
一、傳統(tǒng)大數據平臺Lambda架構： 兩條數據流獨立處理： 1.實時流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批處理，如采用MapReduce，Spark SQL等 關鍵問題： 1.計算結果容易不一致，如批計算的結果更全面，與流計算有差異 2.IoT時代數據量巨大，夜間批計算時間窗可能不夠3來自：百科
