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  • 结合源码彻底讲解Aggregate vs treeAggregate

    Aggregate本文主要是讲解两个常见的聚合操作:aggregate vs treeAggregate首先讲解aggregate,该函数的方法具体名称如下:def aggregate(zeroValue由上面我们可以总结,aggregate执行结构图,如下:?由上面我们可以总结,aggregate执行结构图,如下:?aggregate VS treeAggregate1, aggregate和treeAggregate的作用一样,最终的结果区别是treeAggregate执行combOp并没有用到初始值zeroValue2,treeAggregate比aggregate多执行了n次任务,n可计算。3,treeAggregate降低了aggregate在driver端内存溢出的风险。
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  • MongoDB 中Aggregate使用与相关限制

    docs.mongodb.commanualreferenceoperatoraggregation-pipeline 不指定字段分组 案例1: db.getCollection(6117Decartes).aggregate(6117Decartes).aggregate( , { allowDiskUse: true }); 否则报错如下: ?案例2:db.sales.insert(); 不指定数据分组 db.sales.aggregate( } }, 总价 $sum(price * quantity) lastItem:{$last:$item多字段分组db.getCollection(6117Decartes).aggregate( , { allowDiskUse: true } ); 案例2:db.sales.aggregate( )db.getCollection(6117Decartes).aggregate( , { allowDiskUse: true } );
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  • Spark MLlib 之 aggregate和treeAggregate从原理到应用

    在阅读spark mllib源码的时候,发现一个出镜率很高的函数——aggregate和treeAggregate,比如matrix.columnSimilarities()中。由于treeAggregate是在aggregate基础上的优化版本,因此先来看看aggregate是什么.更多内容参考我的大数据学习之路aggregate先直接看一下代码例子:import org.apache.spark.sql.SparkSession{ Array((s $index : ${it.toList.mkString(,)})).toIterator }).foreach(println) 执行agg val res1 = rdd.aggregate的基础上做了一些优化,因为aggregate是在每个分区计算完成后,把所有的数据拉倒driver端,进行统一的遍历合并,这样如果数据量很大,在driver端可能会OOM。敬请期待吧...参考spark-aggregate与treeAggregate的理解
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  • Oracle基本参数(PGA_AGGREGATE_TARGET)

    第一期就从基本的初始化参数讲起,一篇一个参数,会尽可能的具体.如无特殊说明数据库版本为11.2.0.4----PGA_AGGREGATE_TARGET?参数类型:整型语法:PGA_AGGREGATE_TARGET = integer 默认值:10M或者20% SGA中的多者通过ALTER SYSTEM修改此为基本参数取值范围10M-4096G----取值意义该参数指定所有服务器进程总的
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  • YARN任务监控界面Aggregate Resource Allocation指标解析

    在YARN的原生任务监控界面中,我们经常能看到Aggregate Resource Allocation这个指标(图中高亮选中部分),这个指标表示该任务拥有的所有container每秒所消耗的资源(内存Aggregate Resource Allocation是在org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.SchedulerApplicationAttempt类中进行计算的,主要逻辑如下: 资源信息更新间隔:3秒 private static final long MEM_AGGREGATE_ALLOCATION_CACHE_MSECS = 3000;:当前时间 - 最后更新时间 > 最大更新间隔(3秒) if ((currentTimeMillis - lastMemoryAggregateAllocationUpdateTime) > MEM_AGGREGATE_ALLOCATION_CACHE_MSECS
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  • column makerar.wmname must appear in the GROUP BY clause or be used in an aggregate function 怎么办?

    GROUP BY cname; 得到, ERROR: column makerar.wmname must appear in the GROUP BY clause or be used in an aggregate
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  • UIImagePickerController throws ERROR: 185: Error creating aggregate audio device: what when trying to select video,如何解决?

    这是输出: 2013-11-02 21:28:44.788 Imagepicker 21:28:44.788 ERROR: 185: Error creating aggregate audio device
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  • 聊聊eventhorizon的Aggregate

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  • 聊聊eventhorizon的Aggregate

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  • MongoDB Aggregate 业务场景实战

    对于技术人员来说,“管道” 相信大家都不会感到陌生,在很多技术领域都有管道的概念,例如Linux管道,CICD管道。同样的,MongoDB 2.2版本也新增了聚合管道功能,虽然功能发布已久,但是社区的复杂场景的实践并不多,给大家造成了聚合管道“不好用”的错觉。实际在业务场景中,适当的运用聚合往往会带来事半功倍的效果。1定 义要想了解聚合管道在业务场景中的使用,首先需要了解聚合管道的定义:聚合管道用于数据处理,每个文档通过一个或者是多个阶段组成,可以对每个分组进行分组和过滤等功能,然后经过一系列处理,输出相应的结果。?通过这张图,可以清晰的了解到聚合管道的处理过程,我们常用的管道操作符一般有以下这些: $mat ch 主要用于对文档集合的筛选 $project 主要用于从子文档中提取字段,可以重命名字段,也可以移除字段 $group 主要用于根据文档的特定字段进行分组 $unwind 主要用于分割数组嵌入到自己的顶层文件 $lookup 主要用于两个集合之间的左连接操作 $skip 接受一个数字n,丢弃结果集中的前n个文档 $limit 接受一个数字n,返回结果集中的前n个文档 $sort 主要用于结果集的排序 2应 用看完了各种各样的管道操作符,或许有的人在想怎么把它利用在实际业务场景中呢?下面我就通过客户管理系统介绍一下聚合管道的最佳实践,大家听到客户管理系统可能有些陌生,它还有一个“别名” CRM。CRM 系统中存在机会、客户、联系人这三个大的对象,对象之间都是存在关联关系的,机会可以关联多个联系人,可以关联一个客户,而联系人和客户是一一对应的。通过三个基本对象我们可以衍生出很多聚合业务场景,基础架构图如下所示:?基础架构图如上图所示,我们业务场景中经常会出现筛选数据的需求,如条件筛选和自定义字段查询等需求,根据特定的条件筛选出我们想要的数据。针对不同的业务需求,我们一般会涉及到以下场景:基础对象查询表 join 查询分类统计嵌套对象排序...说到了常⻅的应用场景,下面也介绍一下我们的系统业务数据模型:机会数据模型?联系人数据模型?客户数据模型?有了数据模型,我们就可以用它来做数据聚合了,下面会列举出客户管理系统中常用的数据聚合实践。1. 在CRM系统中,作为销售管理,他管辖的地区在指定时间生成的机会是他所关注的。如果他需要筛选出2018年5月1日之后创建的机会的跟进信息,可以通过创建时间的筛选实现他的目标,聚合管道语句如下:涉及到的组合:$match -> $project?2. 在CRM系统中,作为销售管理,经常需要统计每个销售业绩情况,用于他们的业绩考核指标。所以他需要统计每个销售赢单的机会数目,为了达成这一目标他可以先通过匹配条件筛选出所有赢单的机会,并过滤所有拥有者为空,然后再通过人员分组,计算每个销售赢单的机会数,聚合管道语句如下所示:涉及到的组合:$match -> $group?3. 在CRM系统中,作为一名销售,经常需要拜访客户,拜访完成之后需要在机会中填写相应的跟进记录,所以对于他们来说需要完整的客户地址信息,用于日后的拜访使用。这时候他就可以根据拥有者是自己,并且关联的客户地址信息为空的筛选条件来找到那些机会信息缺失。一般情况下,便于记忆我们按照创建时间倒序要显示机会信息,聚合管道语句如下所示:涉及到的组合:$match -> $lookup -> $match -> $sort?4. 在CRM系统中,作为一名刚入职的销售,可以通过查看别人的赢单的跟单机会来学习如何跟单。这时候他就可以根据状态是赢单且拥有者是张三的筛选条件,找出别人最近赢单的50条销售机会来进行学习。聚合管道语句如下所示: 涉及到的组合:$match -> $project -> $sort -> $skip -> $limit?5. 在CRM系统中,我们习惯把数据的完整性和成单概率挂钩,如果销售机会关联的联系人和客户信息缺失,往往代表这是一条成单率较低的机会。因为缺失联系人信息无法及时与客户联系会造成失单,所以我们可以通过聚合管道关联操作,寻找存在一个已归档或者拥有者为空的联系人和客户,找出对应的销售机会,评估该机会的信息缺失率,然后完善关联信息。聚合管道语句如下:涉及到的组合:$match -> $lookup -> $lookup -> $match -> $sort -> $skip -> $limit?3技 巧我们在使用聚合管道满足我们的业务场景的同时,发现有很多小的技巧能够帮助我们优化数据查询,下面给大家列举一下:管道操作符之$ifNull定义:如果表达式计算为非空值,则计算表达式并返回表达式的值。如果表达式计算为空值,包括未定义的值或缺少字段的实例,则返回替换表达式的值。 如果需求是按照更新时间对未归档机会进行排序,普通的做法是:?这样存在一个问题,由于存在更新时间字段不存在或者值为空的脏数据,导致排序结果不准确,为了解决这个问题,当然我们也可以这样去做,排序里面指定多个字段排序:?如果我们运用管道操作符 $ifNull 去实现的话,可以更改更新时间结构,并填充默认值来达到我们期望的排序结果:?使用 $ifNull 数据填充来进行排序效率比空值比较排序效率要高,MongoDB官方也给出了排序类型效率顺序图,如下所示:?管道操作符之$cond 定义:评估布尔表达式以返回两个指定的返回表达式之一。如果我们要实现按照更新时间对未归档机会进行排序,更新时间为空的填充默认值,我们可以这样实现:?4优 化1. 策略优化将 $mat ch 和 $sort 放到管道的前面,可以给集合建立索引,来提高处理数据的效率。可以用 $mat ch、$limit 、$skip 对文档进行提前过滤,以减少后续处理文档的数量。 2. MongoDB 自身优化器$sort + $match 顺序优化 如果$mat ch出现在$sort之后,优化器会 自动把$mat ch放到$sort前面。$skip + $limit 顺序优化如果$skip在$limit之后,优化器会把$limit移动到$skip的前面,移动后 $limit的值等于原来的值加上$skip的值。5注意事项1. 返回结果大小 聚合结果返回的是一个文档,不能超过16M,从MongoDB 2.6版本以后,返回的结果可以是一个游标或者存储到集合中,返回的结果不受6M的限制。2. 内存在进行Group操作的时候,如果内容超过100M,将会抛错 “Exceeded memory limit for $group, but not allow enternal sort,put allowDiskUse true”,如果需要处理大数据,可以使用allowDiskUse选项,存储到磁盘上。3. 聚合操作符使用在进行 $project 操作的时候,我们时常会把不需要的值过滤掉,以此来减少聚合操作对内存的消耗,但是不可以删除默认的 _id, 如果删除会抛错 “exception: The top- level _id field is the only field currently supported for exclusion”, _id 作为官方字段不可以删除掉。6小 结今天我为你介绍了MongoDB聚合管道的应用实践、技巧、优化以及注意事项,解释了聚合管道操作符的基础概念,希望能够对你有所帮助。这就是以上全部的内容,留几道思考题给你吧。你们公司使用MongoDB聚合管道吗? 一般使用在什么业务上面?你觉得好用吗?
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  • 8 spark之基本的Action操作 first, take, collect, count, countByValue, reduce, aggregate, fold,top

    Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception { return integer + integer2; } });aggregate
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  • 词汇表

    AGGREGATE KEYDoris 数据模型之一,AGGREGATE KEY 相同时,新旧记录进行聚合,目前支持的聚合函数有 SUM、MIN、MAX、REPLACE。AGGREGATE KEY 模型可以提前聚合数据,适合报表和多维分析业务。DUPLICATE KEYDoris 数据模型之一,只指定排序列,相同的行不会合并。适用于数据无需提前聚合的分析业务。目前 UNIQUE KEY 实现上和 AGGREGATE KEY 的 REPLACE 聚合方法一样,二者本质上相同。适用于有更新需求的分析业务。
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  • MongoDB 高级查询 aggregate 聚合管道

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  • Mongoose aggregate 多表关联查询

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  • 如何在单个SQL查询中包含GROUP BY和Select and Aggregate function以及None Aggregate function?

    我在Access数据库中有一个表(table1),其中包含列( Tenant_Name、Reading_Date、Previous_Unit、Current_Unit、columns),我希望根据Tenant_Name和最近的Reading_Date将行分组,同时选择不是聚合函数的Previous_Unit和‘columns’。 从本质上讲,我实际上是想通过GROUP BY组合一个聚合函数和一个非聚合函数。我已经做了我能做的一切,但仍然没有得到解决方案。如果有人能帮助我,我将不胜感激。下面是我想要的表格。 Table1 这正是我想要的结果。请帮帮兄弟!
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  • RxSwift 系列(六) -- Mathematical and Aggregate Operators

    前言本篇文章将要学习RxSwift中数学和集合操作符,在RxSwift中包括了:toArrayreduceconcattoArray将一个Observable序列转化为一个数组,并转换为一个新的Observable序列发射,然后结束。let disposeBag = DisposeBag() Observable.of(1,2,3,4,5).toArray().subscribe(onNext: {print($0)}).disposed(by: disposeBag)运行结果:reduce使用一个初始值和一个操作符,对Observable序列中的所有元素进行累计操作,并转换成单一事件信号。(PS:和map有的区别就是:map针对单个元素进行操作,reduce针对所有元素累计操作)let disposeBag = DisposeBag() Observable.of(1,10,100).reduce(1, accumulator: +).subscribe(onNext: {print($0)}).addDisposableTo(disposeBag)运行结果:112concat将两个Observable序列合并成一个Observable序列,当一个Observable序列中的所有元素成功发射完成之后,才会发射另一个Observable序列中的元素。 在第一个Observable发射完成之前,第二个Observable发射的事件都会被忽略,但会接收第一个Observable发射完成前第二个Observable发射的最后一个事件。 不好理解,举个例子:let disposeBag = DisposeBag() let subject1 = BehaviorSubject(value: ?)let subject2 = BehaviorSubject(value: ?) let variable = Variable(subject1) variable.asObservable() .concat() .subscribe { print($0) } .disposed(by: disposeBag) subject1.onNext(?)subject1.onNext(?) variable.value = subject2subject2.onNext(I would be ignored)subject2.onNext(?) subject1.onCompleted()subject2.onNext(?)运行结果:next(?)next(?)next(?)next(?)next(?)解释:在subject1发射完成事件之前variable.value = subject2subject2.onNext(I would be ignored)subject2.onNext(?)subject2发射的这些事件都会被忽略,但是又会接收subject2发射的最后一个事件,因此会打印onnext(?)。致谢如果发现有错误的地方,欢迎评论,感谢!
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  • TensorFlow PS

    If you dont use GPU, please set it to 0)flags.DEFINE_integer(replicas_to_aggregate, None, Number of replicasto aggregate before parameter update is applied (For sync_replicas mode only; default: num_workers)1.0))) opt = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate) if FLAGS.sync_replicas: if FLAGS.replicas_to_aggregateis None: replicas_to_aggregate = num_workers else: replicas_to_aggregate = FLAGS.replicas_to_aggregateopt = tf.train.SyncReplicasOptimizer( opt, replicas_to_aggregate=replicas_to_aggregate, total_num_replicas
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  • CREATE FUNCTION

    聚合函数(Aggregate Function)聚合函数简称 UDAGG,作用是将多行数据的一组值,聚合为一个最终值(多变一),例如系统内置的 MAX、MIN、AVG 等都属于聚合函数。表聚合函数(Table Aggregate Function)表聚合函数的作用是将多行数据的一组值,聚合为新的多行数据(多对多)。
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  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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