《欢聚集团》专题

我有两个模型；一个用于用户，另一个用于学习组。每个StudyGroup都有一个唯一的字段。用户模型有一个studyGroups字段，它是字符串的数组。一个用户可以加入多个学习组。 用户模型

我有两个集合A和B，我在另一个集合B中有一个字段的引用，因此将两个结果聚合到： 集合A中的文件是：

我有一个事件流，我想聚集基于时间窗口。我的解决方案提供增量聚合，而不是在定时窗口上提供聚合。我读到过，这对于stream来说是正常的，因为它会以更改日志的形式给出结果。另外，在研究过程中，我遇到了两步窗口聚合与Kafka Streams DSL和如何发送最终的kafka-streams聚合结果的时间窗口Ktable？.但是第一篇文章中的解决方案有些过时（使用不推荐的API）。我使用了在那些不推荐的

假设我有一个抛出运行时异常的方法。我正在使用对列表中的项调用此方法。 现在我希望列表中的所有项目都被处理，并且单个项目上的任何运行时异常都被收集到一个“聚合”运行时异常中，该异常将在最后抛出。 在我的真实代码中，我正在进行第三方API调用，这可能会引发运行时异常。我想确保所有项目都得到处理，并且在最后报告任何错误。 我可以想出一些方法来解决这个问题，比如一个函数，它捕获并返回异常（... shud

这适用于添加或更新。但是，随着时间的推移，员工可能会被删除或重新分配到另一个部门。我认为删除应该是发送到EMPLOYEE主题的tombstone记录（k：empid,v：null）。但是，我不再拥有departmentId，我必须进行空检查（并为departmentId返回空），因此删除员工时不会发生removeEmployee。DepartmentID的更改也有类似问题。 那么，Kafka的方法

与group by/join相比，我对在窗口上运行聚合函数的性能特征感兴趣。在本例中，我对具有自定义帧边界或顺序的窗口函数不感兴趣，而只是作为运行聚合函数的一种方式。 请注意，我只对大小适中的数据量的批处理（非流式）性能感兴趣，因此我禁用了以下广播连接。 例如，假设我们从以下DataFrame开始： 假设我们想要计算每个名称出现的次数，然后为具有匹配名称的行提供该计数。 根据执行计划，窗口化看起来

我想通过聚合pyspark数据帧来分组，同时基于此数据帧的另一列删除重复项（保留最后一个值）。 总之，我想将dropDuplicates应用于GroupeData对象。所以，对于每个组，我只能动态地保留一行。 对于下面的数据帧，直接的组聚合是： 导致以下数据帧： 我希望聚合只使用每个的最新状态。在这种情况下，已在更新为，因此当时，所有基本时间戳大于的聚合应仅对列功能使用此状态。预期的聚合数据帧是：

**我试图聚合和找到价格范围，如果在基础上的嵌套报价数组（嵌套数组）的sellerInfoES对象。内部字段是"offerPrice"。如何在Elasticsearch中的嵌套数组字段上编写聚合。我尝试了以下查询，但它不工作。获取此错误：解析失败[在[price_ranges]中找到两个聚合类型定义：[嵌套]和[过滤器]] 映射： 查询：

如何使用规范编写下面查询 当我们使用Specification时，即使在multiselect中提到了count()，也没有选择count（）。 为什么JPA中的multiselect方法不起作用

我试图实现的是将两个聚合字段的总和sum（DiscoverCountOld）显示为VisitsDiscoverdOld，并将sum（DiscoverCount）显示为VisitsDiscover作为新列，而不是这两个字段

我得到的错误是 请帮助我解决这个错误。非常感谢！

1.介绍一下自己 巴拉巴拉一堆 2.你讲到了内存管理进程管理，简单说说 内存置换算法啥的阿巴阿巴 3.讲讲你的项目 讲了自己干了啥 4.你对你的项目有啥改进 redis啥的阿巴阿巴 5.有没有在linux上面开发项目 没有。。。。 6.讲讲缓存击穿、雪崩、穿透及其解决方案 过期时间 空值等 7.项目里面最终一致性是啥意思 8.xxl-job调度怎么用的 调度中心执行器啥的 9.你提到了jvm讲一下

参考文献：基于连通图动态分裂的聚类算法.作者：邓健爽 郑启伦 彭宏 邓维维(华南理工大学计算机科学与工程学院，广东广州510640) 我的算法库：https://github.com/linyiqun/lyq-algorithms-lib  算法介绍 从文章的标题可以看出，今天我所介绍的算法又是一个聚类算法，不过他比较特殊，用到了图方面的知识，而且是一种动态的算法，与BIRCH算法一样，他也是一种

参考文献：百度百科 http://baike.baidu.com 我的算法库：https://github.com/linyiqun/lyq-algorithms-lib  算法介绍 说到聚类算法，大家如果有看过我写的一些关于机器学习的算法文章，一定都这类算法不会陌生，之前将的是划分算法(K均值算法)和层次聚类算法(BIRCH算法)，各有优缺点和好坏。本文所述的算法是另外一类的聚类算法，他能够克服

聚类 聚类，简单来说，就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。它是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分类最大的区别就是分类的目标事先已知，例如猫狗识别，你在分类之前已经预先知道要将它分为猫、狗两个种类；而在你聚类之前，你对你的目标是未知的，同样以动物为例，对于一个动物集来