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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] 16

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,index,arr){ … }, init); 其中, arr

JS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,index

Tensorboard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\Python

Java 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UD

reduce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, software

Flink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-202101071

Spark 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3

Spark 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.red

spark 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. T

Spark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 fil

Spark: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