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elixir 二：循环list求和
1 defmodule DemoTest do 2 def f do 3 IO.puts("cccc") 4 end 5 6 def testRecursion([], n) do 7 n 8 end 9 10 def testRecursion(msg, n) do 11 testRecursion(tl(msg), hd(msg) + n) 12 end 13 end 14 15 a = [1,2,3] 16JS中 reduce() 的用法
过去有很长一段时间，我一直很难理解 reduce() 这个方法的具体用法，平时也很少用到它。事实上，如果你能真正了解它的话，其实在很多地方我们都可以用得上，那么今天我们就来简单聊聊JS中 reduce() 的用法。 一、语法 arr.reduce(function(prev,cur,index,arr){ … }, init); 其中， arrJS中 reduce() 的用法 和数组去重
JS中 reduce() 的用法 过去有很长一段时间，我一直很难理解 reduce() 这个方法的具体用法，平时也很少用到它。事实上，如果你能真正了解它的话，其实在很多地方我们都可以用得上，那么今天我们就来简单聊聊JS中 reduce() 的用法。 一、语法 arr.reduce(function(prev,cur,indexTensorboard无法导出所有step的训练数据
Tensorboard无法导出所有step的训练数据 适用场景修改event_accumulator.py文件原因分析 适用场景 参考该教程 link后，仍无法导出所有step的训练数据至csv文件，博主只导出了10000个step的loss。 修改event_accumulator.py文件 博主电脑中该文件路径：D:\Program Files\PythonJava 8 中 Adder 和 Accumulator 有什么区别？
Adder 的介绍 我们要知道 Adder 和 Accumulator 都是 Java 8 引入的，是相对比较新的类。 对于 Adder 而言，比如最典型的 LongAdder，在高并发下 LongAdder 比 AtomicLong 效率更高， 因为对于 AtomicLong 而言，它只适合用于低并发场景，否则在高并发的场景下，由于 CAS 的冲突概率大，会Flink基础（67）：FLINK SQL(44) 自定义函数（三）自定义聚合函数（UDAF）
本文为您介绍如何为实时计算Flink版自定义聚合函数（UDAF）搭建开发环境、编写业务代码及上线。 注意 阿里云实时计算Flink版共享模式暂不支持自定义函数，仅独享模式支持自定义函数。 定义 自定义聚合函数（UDAF）可以将多条记录聚合成1条记录。 UDAF抽象类内部方法 说明 虽然UDreduce源码分享
//reduce源码阅读Array.prototype.myReduce = function (callback, initialValue) { if (this === null) {//this指向的是Array，判断this是否为空 throw new TypeError('Array.prototype.reduce called on null or undefined'); } if (typeof callback !== &#Java 8 - 正确高效的使用并行流
文章目录 Pre 正确使用并行流，避免共享可变状态 高效使用并行流 流的数据源和可分解性 Pre Java 8 - 并行流计算入门 正确使用并行流，避免共享可变状态 错用并行流而产生错误的首要原因，就是使用的算法改变了某些共享状态。下面是另一种实现对前n个自然数求和的方法，但这会改spark源码系列之累加器实现机制及自定义累加器
spark源码系列之累加器实现机制及自定义累加器 浪尖 浪尖聊大数据 一，基本概念 累加器是Spark的一种变量，顾名思义该变量只能增加。有以下特点：1，累加器只能在Driver端构建及并只能是Driver读取结果，Task只能累加。2，累加器不会改变Spark Lazy计算的特点。只会在Job触发的时候进行相关MC9S12G128 Timer
Timer Introduction:Features:Block Diagrams:Register Descriptions:TIOS:CFORC:OC7M:OC7D:TCNT:TSCR1:TTOV:TCTL1/2:TCTL3/4:TIE:TSCR2:TFLG1:TFLG2:TCxH/TCxL:PACTL:PAFLG:PACNT:OCPD:PTPSR: Introduction: The basic scalable timer consists of a 16-bit, softwareFlink实战案例（二十四）：自定义时间和窗口的操作符（五）window functions之增量聚合函数（二）AggregateFunction
声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 AggregateFunction（主要用于增量计算） // 测试数据: 某个用户在某个时刻浏览了某个商品，以及商品的价值 // {"userID": "user_4", "eventTime": "2019-11-09 10:41:32", "e面试题：Adder 和 Accumulator 有什么区别
Adder 和 Accumulator 有什么区别 Adder 的介绍 我们要知道 Adder 和 Accumulator 都是 Java 8 引入的，是相对比较新的类。对于 Adder 而言，比如最典型的 LongAdder，在高并发下 LongAdder 比 AtomicLong 效率更高，因为对于 AtomicLong 而言，它只适合用于低并发场景，否则在高并发的场景下kafka的Accumulator的源码粗讲
kafka的Accumulator 前言 上次我们解释了KafkaProducer的初始化和metadata数据的获取，得到了metadata数据，大伙可能就想他应该发送了吧。 不，它还要讲数据放在accumulater中，然后再真正的发送。 [][https://blog-images-bucket.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/blog_img/image-202101071Spark 的 Broadcast 和 Accumulator 的使用
适合使用 Broadcast 的场景 如果希望 driver 和每个 executor 读到的变量值是一致的 如果有的变量存储的数据比较大，希望在每个 executor 都只初始化一遍 broadcast 的变量是在 driver 初始化的，然后将 broadcast 变量的元数据传给 executor，当 executor 使用 broadcast 的时候先在Flink基础（四十）：FLINK SQL(十六) 函数（五）自定义函数（三）
表值聚合函数 自定义表值聚合函数（UDTAGG）可以把一个表（一行或者多行，每行有一列或者多列）聚合成另一张表，结果中可以有多行多列。 上图展示了一个表值聚合函数的例子。假设你有一个饮料的表，这个表有 3 列，分别是 id、name 和 price，一共有 5 行。假设你需要找到价格最高的两个[源码解析] Flink UDAF 背后做了什么
[源码解析] Flink UDAF 背后做了什么 目录[源码解析] Flink UDAF 背后做了什么0x00 摘要0x01 概念1.1 概念1.2 疑问1.3 UDAF示例代码0x02 批处理2.1 代码2.2 计划生成2.3 执行2.4 状态管理2.5 总结0x03 流处理3.1 示例代码3.2 计划生成3.3 执行 & 状态管理3.3.1 接受到一个新输入3Spark 共享变量之——Accumulator（累加器）
一、简介 为了方便的统计和管理一些共同信息，Spark中定义了两种共享变量——Broadcast（广播变量）和 Accumulator（累加器），可以方便的把一些变量或数据共享给集群各个节点，今天来看看Accumulator。 Accumulator是由Driver端总体维护的，读取当前值也是在Driver端，各个Task在其所在的Executor关于 JavaScript 中的 reduce() 方法
一、什么是 reduce() ？ reduce() 方法对数组中的每个元素执行一个升序执行的 reducer 函数，并将结果汇总为单个返回值 const array1 = [1, 2, 3, 4]; const reducer = (accumulator, currentValue) => accumulator + currentValue; // 1 + 2 + 3 + 4 console.log(array1.redspark Accumulator累加器使用示例
官网 http://spark.apache.org/docs/2.3.1/rdd-programming-guide.html#accumulators http://spark.apache.org/docs/2.3.1/api/scala/index.html#org.apache.spark.util.AccumulatorV2 Accumulator是spark提供的累加器，累加器的一个常用用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行FCC_Intermediate Algorithm_Sorted Union
1.任务及要求 Sorted Union 写一个 function，传入两个或两个以上的数组，返回一个以给定的原始数组排序的不包含重复值的新数组。 换句话说，所有数组中的所有值都应该以原始顺序被包含在内，但是在最终的数组中不包含重复值。 非重复的数字应该以它们原始的顺序排序，但最终的数组不java – 编写一个方法来多次打印出一个字符串“Name”
我正在回答一个关于编程简介课程的问题,但在阅读我的笔记,大Java书籍和在线查找之后,我无法找到从哪里开始. 好像它应该很简单,但我只需要开始.所有这些都是针对Java的,并且正在Eclipse中进行. 任务是接受一个名称(“名称”)和一个数字(int x)并在一行上显示“名称”x次,在另一行上spark变量使用broadcast、accumulator
broadcast 官方文档描述： Broadcast a read-only variable to the cluster, returning a [[org.apache.spark.broadcast.Broadcast]] object for reading it in distributed functions. The variable will be sent to each cluster only once. 源码分析： 这里使用告警方式代替异Codeforces Round #552 (Div. 3) D题
D. Walking Robot time limit per test2 seconds memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard output There is a robot staying at X=0 on the Ox axis. He has to walk to X=n. You are controlling this robot and controlling how he goes. TSpark共享变量(广播变量、累加器)
转载自：https://blog.csdn.net/Android_xue/article/details/79780463 Spark两种共享变量：广播变量（broadcast variable）与累加器（accumulator） 累加器用来对信息进行聚合，而广播变量用来高效分发较大的对象。 共享变量出现的原因： 通常在向 Spark 传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filSpark:The Definitive Book第十四章笔记
In addition to the Resilient Distributed Dataset (RDD) interface, the second kind of low-level API in Spark is two types of “distributed shared variables”: broadcast variables and accumulators. These are variables you can use in your user-defined function