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今年最值得收藏的5个资源聚合网站
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ClickHouse之聚合功能源码分析
聚合分析是数据提取的基石，对于OLAP数据库，聚合分析至关重要。ClickHouse在这方面展现出了卓越的设计和优化。本篇将深入探讨ClickHouse的聚合功能，从其工作原理、流程和优化策略入手。
在ClickHouse中，一条SQL语句的处理流程为：SQL -> AST -> Query Plan -> Pipeline -> Execute。本文将重点分析从构造Query Plan阶段开始的聚合功能。
在构造Query Plan时，SQL语句被解析成一系列执行步骤，聚合操作作为其中一步，紧跟在Where操作之后。执行聚合操作主要分为两个阶段：预聚合和合并。预聚合阶段可以并行执行，而合并阶段，在使用双层哈希表时也能并行。iapp聚合直播源码
执行聚合操作的核心函数为InterpreterSelectQuery::executeAggregation。它初始化配置，构建AggregatingStep，并将其添加到Query Plan中。
AggregatingStep在构造Pipeline时，通过调用transformPipeline函数，构建AggregatingTransform节点。这些节点对上游数据流进行预聚合，预聚合完成后再通过ExpandPipeline扩展新节点，新节点负责合并预聚合数据。因此，聚合操作分为预聚合和合并两阶段。
AggregatingTransform的预聚合和合并操作分为两个主要阶段。值得注意的是，所有AggregatingTransform节点共享名为many_data的数据。
在预聚合阶段，数据通过哈希表存储，哈希表键为“grouping key”值，免费挖矿的源码键数量增加时，系统会动态切换到双层哈希表以提升性能。对于不同的键类型，ClickHouse提供多种特化版本，以针对特定类型进行优化。
预聚合阶段后，数据可能以单层哈希表形式存在，也可能转换为双层哈希表。单层转换为双层后，按照block_num进行组合，由MergingAggregatedBucketTransform节点进行合并。若预聚合数据为双层哈希表，则直接进行并行合并。最后，数据在SortingAggregatedTransform节点中根据block_num排序。
AggregatingTransform的动态扩展Pipeline功能，使得计算时根据数据动态判断后续执行的节点类型和结构，体现了ClickHouse Pipeline执行引擎的andlua如何导入源码强大之处。当需要扩展节点时，AggregatingTransform构造新input_port，与扩展节点的output_port相连。
aggregator作为聚合操作的核心组件，封装了具体的聚合和合并逻辑。构造函数选择合适的哈希表类型，基于“grouping key”的数量、特性和属性，如lowCardinality、isNullable、isFixedString等。默认使用serialized类型的哈希表，键由多个“grouping key”拼接而成。
执行预聚合操作的接口executeOnBlock执行初始化、格式转换和参数拼接等步骤，然后执行聚合操作。执行操作后，根据是否需要将单层哈希表转换为双层，以及是否将数据写入磁盘文件进行判断。
本文分析了ClickHouse聚合功能的细节，展示了其强大的性能背后的系统设计和优化策略。聚合分析体现了ClickHouse作为一个软件系统，整合了常见工程优化并保持合理抽象水平，避免了代码质量下降和迭代开发带来的问题。
SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架（十九）：Gateway使用knife4j聚合微服务文档
本篇内容聚焦于Spring Cloud Gateway网关如何集成knife4j，实现对所有Swagger微服务文档的聚合。首先，在gitegg-gateway项目中引入knife4j依赖，若无后端编码需求，仅引入swagger前端ui模块即可。随后，对配置文件进行修改，增加knife4j与Swagger2的配置。接下来，我们将重点介绍如何在微服务架构下，通过网关动态发现并聚合所有微服务文档的业务编码。 在使用Spring Boot等单体架构集成swagger时，通常通过包路径进行业务分组，并在前端展示不同模块。然而，在微服务架构中，每个服务相当于一个独立的业务组。在Spring Cloud微服务架构下，通过重写提供分组接口的代码（如springfox-swagger提供的swagger-resource接口），可实现通过网关动态发现并聚合所有微服务的文档信息。具体实现代码如下： 通过访问gitegg-gateway服务地址（/cmsmb/qtcms/3...一区二三区国产好的精华液的最新播放引擎很好用？半职业玩家可爱的害羞鬼认可体验感一绝！
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Megatron-LM源码系列(六): Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part1
使用说明
在Megatron中，通过使用命令行参数`--use-distributed-optimizer`即可开启分布式优化器，这一功能在`megatron/arguments.py`文件中设置。分布式优化器的核心思想是将训练过程中优化器的状态均匀分布到不同数据并行的rank结点上，实现相当于使用Zero-1训练的效果。
当使用`--use-distributed-optimizer`参数时，系统将检查两个条件：`args.DDP_impl == 'local'`(默认开启)和`args.use_contiguous_buffers_in_local_ddp`(默认开启)。这些条件确保了优化器的正确配置与运行环境的兼容性。
分布式优化器节省的理论显存值依赖于参数类型和梯度类型。具体来说，根据参数和梯度的类型，每个参数在分布式环境中将占用特定数量的字节。例如，假设`d`代表数据并行的大小（即一个数据并行的卡数），则理论字节数量可通过以下公式计算得出。
实现介绍
这部分内容将深入探讨分布式优化器的实施细节。
3.1 程序入口
通过分析初始化过程和系统调用，我们可以深入理解分布式优化器的启动机制。
3.2 grad buffer初始化（DistributedDataParallel类）
在这个部分，我们关注DistributedDataParallel类及其在初始化grad buffer时的功能与作用，这是实现分布式训练中关键的一环。
3.3 分布式优化器实现(DistributedOptimizer类)
通过实现DistributedOptimizer类，Megatron-LM允许模型在分布式环境中进行有效的训练。这包括对优化器状态的管理、梯度聚合与分散等关键操作。
后续将会继续探讨关于分布式优化器实现的更多内容，读者可参考Megatron-LM源码系列(七)：Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part2以获得深入理解。
参考文献
leaflet聚合图功能(附源码下载)
Leaflet入门开发系列环境知识点掌握：包括Leaflet API文档的介绍，详细解析Leaflet每个类的函数和属性等。同时，了解Leaflet在线示例以及插件库，这些资源对于开发者来说非常有用。
内容概览：Leaflet聚合图功能，源代码demo下载
效果图展示：以下为聚合图的效果图，具体实现思路将在下文中进行详细介绍。
实现思路：本文主要参考了Leaflet官网的聚合效果插件Leaflet.markercluster，详情及示例代码可以在GitHub上找到，链接为：github.com/Leaflet/Leaf...
源码下载：对于感兴趣的伙伴，可以通过私聊我获取源码，价格为8.8元。
