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Apache Doris Colocate Join 原理實(shí)踐教程_數(shù)據(jù)庫其它_腳本之家
Colocate/Local Join 就是指多個(gè)節(jié)點(diǎn) Join 時(shí)沒有數(shù)據(jù)移動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)傳輸,每個(gè)節(jié)點(diǎn)只在本地進(jìn)行 Join,能夠本地進(jìn)行 Join 的前提是相同 Join Key 的數(shù)據(jù)分布在相同的節(jié)點(diǎn)。 Why Colocate Join 相比Shuffle Join 和 Broadcast Join,Colocate Join 在查詢時(shí)沒有數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸,性能會(huì)更
www.dbjr.com.cn/article/2660...htm 2025-6-5
StarRocks數(shù)據(jù)庫查詢加速及Colocation Join工作原理_數(shù)據(jù)庫其它_腳本之...
二、Colocation Join實(shí)現(xiàn)原理 2.1 Colocate Join概述 在數(shù)據(jù)分布滿足一定條件的前提下,計(jì)算節(jié)點(diǎn)只需做本地 Join,減少跨節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)移動(dòng)和網(wǎng)絡(luò)傳輸開銷,提高查詢性能。Colocate Join 十分適合幾張大表按照相同字段分桶的場景,這樣可以將數(shù)據(jù)預(yù)先存儲(chǔ)到相同的分桶中,實(shí)現(xiàn)本地計(jì)算。 要理解這個(gè)算法,需要先了解以下幾個(gè)概念...
www.dbjr.com.cn/database/3373326...htm 2025-6-7
StarRocks數(shù)據(jù)庫詳解(什么是StarRocks)_數(shù)據(jù)庫其它_腳本之家
StarRocks的數(shù)據(jù)導(dǎo)入: Colocate join: colocate join可以避免數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸開銷,核心思想是將同一個(gè)Colocation Group中表采用一致的分桶鍵,一致的副本數(shù)量和一致副本放置方式。因此如果join列分桶鍵一致,則計(jì)算節(jié)點(diǎn)只需做本地join即可,無須從其他節(jié)點(diǎn)獲取數(shù)據(jù),從而規(guī)避網(wǎng)絡(luò)shuffle的過程。 可以通過設(shè)置PROPERTIES("colocate_...
www.dbjr.com.cn/database/337324y...htm 2025-6-4
TensorFlow的權(quán)值更新方法_python_腳本之家
? tf.gradients(ys, xs, grad_ys=None, name='gradients', colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregation_method=None) 該函數(shù)計(jì)算ys在xs方向上的梯度,需要注意與train.compute_gradients所不同的地方是,該函數(shù)返回一組dydx dydx的列表,而不是梯度-權(quán)值對(duì)。
www.dbjr.com.cn/article/1420...htm 2025-6-6
Tensorflow之梯度裁剪的實(shí)現(xiàn)示例_python_腳本之家
colocate_gradients_with_ops=False, grad_loss=None ) apply_gradients 對(duì)于apply_gradients方法,根據(jù)compute_gradients的返回結(jié)果對(duì)參數(shù)進(jìn)行更新 1 2 3 4 5 apply_gradients( grads_and_vars, global_step=None, name=None ) 梯度裁剪(Gradient Clipping) ...
www.dbjr.com.cn/article/1821...htm 2025-5-26
tensorflow中的梯度求解及梯度裁剪操作_python_腳本之家
colocate_gradients_with_ops=False, grad_loss=None ) optimizer.compute_gradients是tf.gradients的封裝,作用相同,但是tfgradients只返回梯度,compute_gradients返回梯度和可導(dǎo)的變量;tf.compute_gradients是optimizer.minimize()的第一步,optimizer.compute_gradients返回一個(gè)[(gradient, variable),…]的元組列表,其中g(shù)radie...
www.dbjr.com.cn/article/2133...htm 2025-5-23
Apache Doris中的Coordinator節(jié)點(diǎn)核心作用實(shí)例詳解_Linux_腳本之家
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www.dbjr.com.cn/server/342744s...htm 2025-6-6
Doris 數(shù)據(jù)模型ROLLUP及前綴索引官方教程_數(shù)據(jù)庫其它_腳本之家
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www.dbjr.com.cn/database/284667n...htm 2025-6-9