blocks|key|3179343|text|Accumulo通过使用组合器迭代器(Accumulo+Combiner+Example+)来支持聚合。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|3179344|迭代器主要在服务器端运行，但也可以在客户端运行，并且可以在将数据发送回客户端之前执行相当多的计算。|3179345|summingCombiner附带了许多迭代器，更具体地说，它用于对条目的值求和。Dave+Medinet的博客有一些很好的例子(Accumulo+Blog)。更具体地说，使用summingCombiner实现字数计数(Word+Count+in+Accumulo)。我还建议注册Accumulo用户邮件列表(mailing+lists)。|3179346|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://accumulo.apache.org/1.4/examples/combiner.html|1|http://affy.blogspot.com/search/label/accumulo|2|http://affy.blogspot.com/2012/04/implement-word-count-in-accumulo.html|3|http://accumulo.apache.org/mailing_list.html^0|J|P|0|0|0|1T|D|1|32|M|2|4B|D|3|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|V|8|@]|9|@$A|W|B|X|1|Y]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|10|8|@]|9|@$A|11|B|12|1|13]|$A|14|B|15|1|16]|$A|17|B|18|1|19]]|C|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|1A|8|@]|9|@]|C|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|C|$N|O]]|P|$5|K|L|M|C|$N|Q]]|R|$5|K|L|M|C|$N|S]]|T|$5|K|L|M|C|$N|U]]]]

Accumulo does support aggregation through the use of combiner iterators (<a href="http://accumulo.apache.org/1.4/examples/combiner.html" rel="nofollow">Accumulo Combiner Example</a> ). 

Iterators mostly run server-side, but can be run client-side, and can perform quite a bit of computation before sending the data back to your client.

Accumulo comes packaged with many iterators, more specifically the summingCombiner is used to sum the values of entries. Dave Medinet's has a blog that has some good examples (<a href="http://affy.blogspot.com/search/label/accumulo" rel="nofollow">Accumulo Blog</a>). More specifically, using the summingCombiner to implement wordcount (<a href="http://affy.blogspot.com/2012/04/implement-word-count-in-accumulo.html" rel="nofollow">Word Count in Accumulo</a>). I also suggest signing up for the Accumulo users mailing lists (<a href="http://accumulo.apache.org/mailing_list.html" rel="nofollow">mailing lists</a>).

blocks|key|4647036|text|Some+aggregation+is+supported+in+Accumulo，包含多个条目，甚至是每个平板电脑中的多行。跨平板电脑的聚合需要在客户端或在MapReduce作业中完成。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|4647037|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://accumulo.apache.org/1.5/examples/combiner.html|1|https://static.javadoc.io/org.apache.accumulo/accumulo-core/1.8.0/org/apache/accumulo/core/iterators/Combiner.html|2|https://git-wip-us.apache.org/repos/asf?p=accumulo.git;a=blob;f=core/src/main/java/org/apache/accumulo/core/iterators/AggregatingIterator.java;h=c5c034e46ac7c58eb104e48ea05f2fb20cd0e633;hb=HEAD|3|https://git-wip-us.apache.org/repos/asf?p=accumulo.git;a=blob;f=core/src/main/java/org/apache/accumulo/core/iterators/Combiner.java;h=21cbfe5e34d6f09808f4690179a556dfd672c792;hb=HEAD^0|0|G|0|H|C|1|U|2|2|X|8|3|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@]|9|@$A|S|B|T|1|U]|$A|V|B|W|1|X]|$A|Y|B|Z|1|10]|$A|11|B|12|1|13]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|14|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]|N|$5|G|H|I|C|$J|O]]|P|$5|G|H|I|C|$J|Q]]]]

<a href="https://accumulo.apache.org/1.5/examples/combiner.html" rel="nofollow">Some aggregation</a> <a href="https://static.javadoc.io/org.apache.accumulo/accumulo-core/1.8.0/org/apache/accumulo/core/iterators/Combiner.html" rel="nofollow">is supported</a> <a href="https://git-wip-us.apache.org/repos/asf?p=accumulo.git;a=blob;f=core/src/main/java/org/apache/accumulo/core/iterators/AggregatingIterator.java;h=c5c034e46ac7c58eb104e48ea05f2fb20cd0e633;hb=HEAD" rel="nofollow">in</a> <a href="https://git-wip-us.apache.org/repos/asf?p=accumulo.git;a=blob;f=core/src/main/java/org/apache/accumulo/core/iterators/Combiner.java;h=21cbfe5e34d6f09808f4690179a556dfd672c792;hb=HEAD" rel="nofollow">Accumulo</a>, over multiple entries, and even multiple rows, within each tablet. Aggregation across tablets would need to be done on the client side or in a MapReduce job.

blocks|key|863561|text|我喜欢认为Accumulo有很好的agg功能。我在它上面运行了一个OLAP解决方案，在40个节点上有数亿个键。除了基本的SummingCombiner之外，我还推荐使用较新的统计信息组合器|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|863562|http://accumulo.apache.org/1.4/apidocs/org/apache/accumulo/examples/simple/combiner/StatsCombiner.html|offset|length|863563|它给出了一组钥匙的基本数据。|863564|您可以在主要压缩、次要压缩或扫描时设置组合器。如果你有大量的数据和大量的关键字，我不推荐扫描时间组合，因为它会减慢扫描时间(并不总是)。|863565|HTH|863566|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url^0|0|0|2U|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|T|8|@]|9|@$D|U|E|V|1|W]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|X|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|10|8|@]|9|@]|A|$]]]|M|$N|$5|O|P|Q|A|$R|C]]]]

I like to think Accumulo has great agg functionality. I run an OLAP solution on it with hundreds of millions of keys on 40 nodes. In addition to the basic SummingCombiner, I recommend the newer statscombiner as well

<a href="http://accumulo.apache.org/1.4/apidocs/org/apache/accumulo/examples/simple/combiner/StatsCombiner.html" rel="nofollow">http://accumulo.apache.org/1.4/apidocs/org/apache/accumulo/examples/simple/combiner/StatsCombiner.html</a>

which gives you basic stats about a set of keys.

You can set combiners at maj compaction, minor compaction or scan time. If you have a ton of data with a lot of trickled keys, I don't recommend scan time combining, because it can slow down the scan time (not always).

HTH

blocks|key|4647117|text|是的，聚合在Accumulo中是可能的。你可以通过以下方式实现它们：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4647118|1)使用内置的组合器，这些组合器在您摄取数据时聚合数据。|4647119|2)制作定制的聚合迭代器，然后在次要或主要压缩中部署它。|4647120|entityMap^0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|G|$]]

Yes, Aggregations are possible in Accumulo. you can achieve them by -

1) Using in built Combiners which aggregate data when you ingest.

2) Make Customised Aggregation Iterator and then deploy it at minor or majour compactions.

I am new to Accumulo. I know that I can write Java code to scan, insert, update and delete data using Hadoop and MapReduce. What I would like to know is whether aggregation is possible in Accumulo. 

I know that in MySql we can use <code>groupby</code>,<code>orderby</code>,<code>max</code>,<code>min</code>,<code>count</code>,<code>sum</code>,<code>join</code>s, nested queries, etc. Is their is any possibility to use these functions in Accumulo either directly or indirectly.

Does Accumulo support aggregation?

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我是第一次接触Accumulo。我知道我可以使用Hadoop和MapReduce编写Java代码来扫描、插入、更新和删除数据。我想知道的是，在Accumulo中是否可以进行聚合。我知道在MySql中我们可以使用groupby，orderby，max，min，count，sum，joins，嵌套查询等。

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