spark.sql( """ |select *, |if rn=1 |when gather_time=1 then 2 |end |from( |select * ,row_number() over(partition by name order by gather_time desc)rn |from gather) |""".stripMargin).show() 帮我改正确

时间: 2024-02-17 13:12:24 浏览: 139
TXT

row_number,根据多个字段过滤,partition by

以下是修改后的代码: ``` spark.sql(""" select *, case when rn=1 and gather_time=1 then 2 else null end as new_col from( select *, row_number() over(partition by name order by gather_time desc) as rn from gather ) """).show() ``` 修改说明: 1. 用`case when ... then ... else ... end`代替了原来的`if ... when ... then ... end`,因为Spark SQL中没有if语句。 2. 为`row_number()`函数的结果指定了别名`rn`。 3. 用`as`代替了原来的`|`,因为Spark SQL中不支持`|`作为换行符。
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分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

1.以下sql,使用了subplan+broadcast, 请根据语义合理优化该sql, 使其运行效率更高效 select * from user01.tb1 t1 where exists (select max(id) from user01.tb2 t2 where t1.name=t2.name); 2.以下SQL, t1表使用了broadcast算子,请使用 hint 优化,避免t1表使用 broadcast select t1,id,t2.id2 from user01.tb1 t1 inner join user01.t_skew t2 on t1.id=t2.id2 and t1.name='beijing' order by 1; 3.如何判断下列语句是否下推,请写出判断方法: select count(t1.*) from user01.tb1 t1 left join user01.tb2 t2 on t1.id=t2.td and t2.name ='beijing' 4.下列语句的执行计划中,优化器选择表他作为hash内表,t2作为hash外表,请使用hint调整执行计划,使t2做hash内表 select t1.id,t2.id2 from user01.tb1 t1 inner join user01.t_skew t2 on t1.id=t2.id2 and t1.name ='beijing' order by 1 5.将schema权限赋予用户user1 将schema s2下所有表的访问权限赋予用户user1 6.gsql开创建数据库usdb,指定字符集utf-8,限制连接数20启时间检查命令 7.创建名为us01的用户,并将sysadmin权限授权给他 8.创建数据库usdb,指定字符集utf-8,限制连接数20 9.下面的语句的执行计划中州优化器选择了nestloop的关联方式,请根据语义修改语句,其实关联方式变为hashion,以提升查询性能 select * from user01.tb1 t1 where t1.id not in(select t2.id from user01.tb2 t2 where t2.name='shanghai'); 改写参考: select * from user01.tb1 t1 where not exists (select 1 from user01.tb2 t2 where t2.name='shanghai' and t1.id=t2.id) and t1.id is not null; 10.1、下面的执行计划存在性能问题,已知该集群有10个dn,且 select reltuples from pg class Where relname='t1'; 结果为123456798765,请根据执行计划分析,判断性能瓶颈,并给出优化建议: id | operation | E-rows | E-memory | E-width | E-costs ----+-------------------------------+-----------+---------------+-----------|---------- 1 |->Streaming (type: GATHER) | 100 | | 12 | 114.24 2 | ->Hash Join(3,4) | 100 | 1MB | 12 | 111.05 3 | ->Seq Scan on t2 | 100000 | 1MB | 4 | 91.50 4 | ->Hash | 96 | 16MB | 8 | 3.56 5 | ->Streaming(type: BROADCAST) |100| 2MB | 8 | 3.56 6 | ->Seg Scan on t1 | 100 | 1MB | 8 | 3.06

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