在Kettle中说到Pentaho的MapReduce要用到它，就查了一下关于它的资料，以下是从官方查到的内容，记录一下。 DistributedCac...
# return min(len(set(candyType)), len(candyType) // 2) Reference https://leetcode.com/problems/distribute-candies
5). distribute by 采集hash算法，在map端将查询的结果中hash值相同的结果分发到对应的reduce文件中。...6). distribute by 可以使用length方法会根据string类型的长度划分到不同的reduce中，最终输出到不同的文件中。...7). cluster by 除了distribute by 的功能外，还会对该字段进行排序，所以cluster by = distribute by +sort by 。
distribute by distribute by是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。...distribute by刚好可以做这件事。因此，distribute by经常和sort by配合使用。...Hive 要求 distribute by 语句要写在 sort by 语句之前，因为，sort by 是对分区中排序 cluster by 当 distribute by 和 sorts by 字段相同时...' select * from tb_emp distribute by deptno sort by empno desc; distribute by 的分区规则是根据分区字段的 hash 码与...注意：DISTRIBUTE BY 语句要写在 SORT BY 语句之前 Cluster By 当 distribute by 和 sorts by 字段相同时，并且排序为升序时，可以使用 cluster
candies -= current current += 1 return result Reference https://leetcode.com/problems/distribute-candies-to-people
You need to distribute these candies equally in number to brother and sister.
728. Self Dividing Numbers 描述： 有偶数个糖，需要分给弟弟和妹妹，要求最终两个人分到的糖数目一样，返回妹妹获得糖的种类数目最大值 ...
在这篇文章中，我们主要来了解一下 SORT BY，ORDER BY，DISTRIBUTE BY 和 CLUSTER BY 在 Hive 中的表现。...Distribute By Distribute By 可以控制 Map 端如何分发数据给 Reduce 端，类似于 MapReduce 中分区 partationer 对数据进行分区。...Hive 会根据 Distribute By 后面的列，将数据分发给对应的 Reducer。...FROM tmp_sport_user_step_1d DISTRIBUTE BY dt SORT BY step DESC; 运行结果如下所示： 我们还是将数据输出到文件中，来查看数据是如何分布的...Cluster By 在前面的例子中，dt 列被用在了 DISTRIBUTE BY 语句中，而 step 列位于 SORT BY 语句中。
在这篇文章中，我们将了解Hive中的SORT BY，ORDER BY，DISTRIBUTE BY和CLUSTER BY的含义。...distribute by (重要) distribute by是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。...hive会根据distribute by后面列，对应reduce的个数进行分发，默认是采用hash算法。sort by为每个reduce产生一个排序文件。...distribute by刚好可以做这件事。因此，distribute by经常和sort by配合使用。...$ cat distribute/000000_0 2016,23.0 2016,39.9 2016,32.0 2013,34.0 $ cat distribute/000001_0 2008,32.0
import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds # 1 单机多卡 MirroredStrategy strategy = tf.distribute.MirroredStrategy...() # 指定设备 strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=['/gpu:0']) # ---------------------------...------------- num_epochs = 5 batch_size_per_replica = 64 learning_rate = 1e-4 # 定义策略 strategy = tf.distribute.MirroredStrategy...tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver() tf.config.experimental_connect_to_cluster(tpu...) tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(tpu) strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(tpu
当糖果的种类数目大于妹妹应分得的糖果数目时，妹妹所能分得的最大糖果种类数为妹妹应分得的糖果数，反之，则为糖果的种类数。
distribute-list 与 route-map 相同点： 都可以用来做路由过滤 不同点： 1）distribute-list 只能过滤路由条目，无法修改路由属性；route-map除了可以过滤路由条目...3）distribute-list 应用的地方为：路由协议重分发时、距离矢量路由协议邻居之间的路由传递（距离矢量协议邻居之间传递的是路由，因此可以做路由过滤）及链路状态路由协议将路由提交路由表时（链路状态协议邻居之间传递的是...如何选择： 看具体的应用场景，若distribute-list 与route-map均能够使用，那么若需要修改路由属性，必须使用route-map；若不需要修改路由属性，2者选其一就可以。
;// 代发地址 @Value("#{configProperties['lianlian.distribute.notifyUrl']}") private String distribute_notify_url...; } public void setDistribute_url(String distribute_url) { this.distribute_url = distribute_url;...(String distribute_notify_url) { this.distribute_notify_url = distribute_notify_url; } public String...(String distribute_api_version) { this.distribute_api_version = distribute_api_version; } public...(String distribute_bankBranch_url) { this.distribute_bankBranch_url = distribute_bankBranch_url; }
1，下载distribute-0.6.32.tar.gz ，网址为http://pypi.python.org/pypi/distribute#downloads 2，安装easy_install.py...，把distribute-0.6.32.tar.gz 解压到python32/script/distribute-0.6.32中，然后执行 python script/distribute-0.6.32.../setup.py install 3，通过easy_install.py安装扩展 python Lib/site-packages/distribute-0.6.32-py3.2.egg/easy_install.py
/distribute_setup.py #/usr/local/pyton2.7/bin/python distribute_setup.py 提示：distribute_setup.py这个脚本文件内容可以找我要...Downloading http://pypi.python.org/packages/source/d/distribute/distribute-0.6.49.tar.gz Traceback (...) File "distribute_setup.py", line 206, in download_setuptools src = urlopen(url) File "/usr/...~]# /usr/local/python2.7/bin/python distribute_setup.py 。。。。。。。。。。。。。。。。。...distribute==0.6.49 After install bootstrap.
目前，除了默认选项 tf.distribute.NcclAllReduce 外，还有 tf.distribute.HierarchicalCopyAllReduce 和 tf.distribute.ReductionToOneDevice...mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy( cross_device_ops=tf.distribute.HierarchicalCopyAllReduce...=tf.distribute.experimental.CommunicationImplementation.NCCL) strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy...我们使用了 tf.distribute.Strategy.reduceAPI 来聚合 tf.distribute.Strategy.run 返回的结果。...您可以在调用 tf.distribute.Strategy.experimental_distribute_dataset 之前使用此 API 来创建数据集。 迭代数据的另一种方法是显式地使用迭代器。
GlusterFS卷类型 为了满足不同应用对高性能、高可用的需求，GlusterFS 支持 7 种卷，即 distribute 卷、stripe 卷、replica 卷、distribute...stripe 卷、distribute replica 卷、stripe Replica 卷、distribute stripe replica 卷。...下图是 distribute volume 示意图。 ?...复合卷 (4) distribute stripe volume 分布式条带卷 Brick server 数量是条带数的倍数，兼具 distribute 和 stripe 卷的特点。...下图是distribute stripe volume 示意图。 ?
on cluster c1( name String, age Int16, weight Float32)ENGINE = Distributed(c1, db1, distribute_test_local..., rand());这里在c1的cluster定义了一个distribute_test_all的分布式表，查询本地的distribute_test_local表，而sharding_key采用的是随机的方式...ENGINE = engine COMMENT 'comment for table'示例CREATE TABLE distribute_test_local on cluster c1( name...String, age Int16, weight Float32)Engine=MergeTree()ORDER BY name;这里在c1的cluster的每个实例上创建distribute_test_local...表，engine为MergeTree删除表--删除分布式表DROP TABLE distribute_test_all ON CLUSTER c1-删除本地表DROP TABLE distribute_test_local
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