Hive实战案例3——级联求和accumulate

Spark——自定义累加器accumulator 自定义累加器 1.继承AccumulateV2 2.重写isZero() 当前累加器是否为初始化状态 copy() 复制累加器对象 reset() 置空累加器 add() 向累加器中增加数据 merge() 合并累加器 value() 获取累加器中的结果 import java.util import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.util.{AccumulatorV2, LongAccumulator} import org.apac 阅读详情

Hive实战案例3——级联求和accumulate

需求:

有如下访客访问次数统计表 t_access_times

访客

月份

访问次数

A

2015-01

5

A

2015-01

15

B

2015-01

5

A

2015-01

8

B

2015-01

25

A

2015-01

5

A

2015-02

4

A

2015-02

6

B

2015-02

10

B

2015-02

5

……

……

……

 

需要输出报表:t_access_times_accumulate

访客

月份

月访问总计

累计访问总计

A

2015-01

33

33

A

2015-02

10

43

…….

…….

…….

…….

B

2015-01

30

30

B

2015-02

15

45

…….

…….

…….

…….

 

实现步骤

可以用一个hql语句即可实现:

select A.username,A.month,max(A.salary) as salary,sum(B.salary) as accumulate

from

(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_times group by username,month) A

inner join

(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_times group by username,month) B

on

A.username=B.username

where B.month <= A.month

group by A.username,A.month

order by A.username,A.month;

GPT-4稀疏激活原理:1.8万亿参数为何仅用2%? 大语言模型的参数规模持续突破万亿量级,但全参数前向计算已遭遇显存带宽、芯片互连与功耗散热三重物理瓶颈。稀疏激活作为条件计算(Conditional Computation)的核心范式,通过MoE(Mixture of Experts)架构实现按token动态路由,在保障模型容量的同时大幅压缩单次推理的实际计算量。其技术本质是门控网络(Router Network)驱动的Top-K专家选择机制,结合负载均衡损失确保专家专业化与利用率平衡。该设计不仅决定推理延迟与GPU资源需求,更直接影响线上服务的P99延迟、 阅读详情

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王树民
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