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[链接] [链接]2.6 复组表 OLAP 业务使用的历史数据一般不会有大量频繁的更新动作，但有时历史数据的大批删除却是必要的。年代久远的数据已经失去查询分析的意义，如果继续存放在数据表中，即 ..
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[链接] [链接]9.7 多作业负载均衡 和单机上的多线程并行类似，第一节中讲述的多机并行框架也会等待最慢的分机返回结果后才会继续。我们可以尽量使分机计算的数据量更均衡，但并不能保证各分机执行 ..
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[链接] [链接]9.6 备胎式容错 事先把数据加载进内存，能够获得比外存好得多的性能。数据量太大超出单机内存时，也可以利用集群的分机分段加载，同时分担计算量。我们前述的多机并行框架以及集群表 ..
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[链接] [链接]9.5 冗余式容错 做集群运算时必须要考虑容错。单机时如果发生机器失效，那运算也就失效了。而集群时仅有少量几个分机失效仍然可能让集群继续有工作能力。 要容错必须要用冗余。如果 ..
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[链接] [链接]9.4 分段维表 维表需要被随机访问，而外存不具备这样的能力，所以我们尽量要把维表装入内存。如果维表大到一台分机的内存装不下时，我们就试图在多个分机的内存中加载它。 较大的维 ..
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[链接] [链接]9.3 复写维表 我们来讨论外键关联，先看小维表的情况，也就是可以把维表装入分机内存的情况。 那么，把维表装入哪个分机的内存呢？ 在所有分机都装入一份。 集群下的事实表很大， ..
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[链接] [链接]9.2 集群复组表 对于数据表上的常规运算，使用 fork 写起来有些麻烦，SPL 也提供了集群表和集群游标来简化代码，但情况要比单机复杂一些。 回顾第二章出现的复组表概念。 ..
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[链接] [链接]9.1 计算与数据分布 数据量很大时，可以采用多台机器来分担计算任务，也就是集群。参与计算的机器称为分机，通常还会有个控制程序，负责管理分配各分机的计算任务并汇总计算结果，称 ..
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[链接] [链接]8.6 内存标签异动 标签数据可能随时间变化，比如可能每个月会对客户重新贴一次标签，而我们还希望能针对过去某个月的标签情况进行查询，就需要保存住每个时间点的标签信息。而多维分 ..
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[链接] [链接]8.5 标签位维度 标签维度是指取值只有是与否（或 true/false）两种的枚举维度，比如人员是否结婚、是否上过大学、是否拥有信用卡、…，也称二值维度。标签维度很常见，对 ..
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[链接] [链接]8.4 布尔维序列 我们在前面使用对位序列提高维表过滤后的关联，这种技术还可以用于提高枚举型维度的切片性能。 所谓枚举型维度，是指维度的取值是事先已经确定的有限的几种值，如性 ..
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[链接] [链接]8.3 冗余排序 无切片条件的汇总运算总要涉及全量数据。如果没有预先汇总，也没什么办法减少计算量了。但有切片条件时，如果数据能合理组织，就未必要遍历所有数据了。 简单在维度上 ..
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