1、易并行聚合和不易并行聚合
有些聚合分析的算法，是很容易就可以并行的，比如说max
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有些聚合分析的算法，是不好并行的，比如说，count(distinct)，并不是说，在每个node上，直接就出一些distinct value，就可以的，因为数据可能会很多
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es会采取近似聚合的方式，就是采用在每个node上进行近估计的方式，得到最终的结论，cuont(distcint)。
近似估计后的结果，不完全准确，但是速度会很快，一般会达到完全精准的算法的性能的数十倍
2、三角选择原则
精准+实时+大数据 --> 选择2个
（1）精准+实时: 没有大数据，数据量很小，那么一般就是单击跑，随便你则么玩儿就可以
（2）精准+大数据：hadoop，批处理，非实时，可以处理海量数据，保证精准，可能会跑几个小时
（3）大数据+实时：es，不精准，近似估计，可能会有百分之几的错误率
3、近似聚合算法
如果采取近似估计的算法：延时在100ms左右，0.5%错误
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