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领域驱动设计(DDD)实践之路(三)：如何设计聚合
作者: 2020Labs
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这是“领域驱动设计实践之路”系列的第三篇文章，分析了如何设计聚合。聚合这个概念看似很简单，实际上有很多因素导致我们建立不正确的聚合模型。本文对这些问题逐一进行剖析。
elasticsearc使用指南之ES管道聚合(Pipeline Aggregation)
作者: 丁威
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本节详细介绍了ES Pipeline Aggregation 管道聚合的使用方法，重点介绍了Avg Bucket Aggregation、Percentiles Bucket Aggregation、Cumulative Sum Aggregation、Bucket Sort Aggregation、Max Bucket Aggregation、Min Bucket Aggregation、Sum Bucket Aggregation、Stats Bucket Aggregation。
ES度量聚合(ElasticSearch Metric Aggregations)
作者: 丁威
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从本篇将开始进入ES系列的聚合部分(Aggregations)。 本篇重点介绍Elasticsearch Metric Aggregations(度量聚合)。 Metric聚合，主要针对数值类型的字段，类似于关系型数据库中的sum、avg、max、min等聚合类型。
海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合
作者: 伯箫
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从EMR-3.21.0 版本开始将提供Spark Streaming SQL的预览版功能，支持使用SQL来开发流式分析作业。结果数据可以实时写入Tablestore。 本文以LogHub为数据源，收集ECS上的日志数据，通过Spark Streaming SQL进行聚合后，将流计算结果数据实时写入Tablestore，展示一个简单的日志监控场景。
