視頻聚合源碼

Ⅰ 聚合支付是什麼東西

聚合支付，又稱第四方支付平台，把多家第三方支付提供的支付介面聚合到一個平台上面，來給商家或者個人來提供支付服務。

聚合支付不進行資金清算，因此無需支付牌照，其只是完成支付環節的信息流轉和商戶操作的承載，其在集合包括銀聯、支付寶、微信等主流支付方式的基礎上，幫助商戶降低接入成本，提高運營效率，具有中立性、靈活性、便捷性等特點。

(1)視頻聚合源碼擴展閱讀：

聚合支付的出現跟目前電子支付的市場有關，國內電子支付市場主要由線下收單、互聯網支付、移動支付這三大部分組成。其中，移動支付發展迅猛，移動支付的盛世氣象導致了國內移動支付市場的隱憂，即移動支付市場的高度碎片化。

聚合支付相對來說，還是比較便捷的，只需要一個碼便可以就把支付環節搞定。這樣不論是對商家還是消費者來說，都是很便利的。

Ⅱ 誰知道appletv2 已越獄，安裝電視直播源方法還有直播源碼是北美中文電視台。

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Ⅲ 源碼資本為何這么多錢

因為源碼資本發家於美元基金——它在成立之初的第二支基金規模為1.5億美元。

如今人民幣基金也正成為源碼的募資主場。源碼資本人民幣基金募資負責人景雯娜表示，此次人民幣基金募資工作從正式開始到完成「僅用了三個多月時間」。她同時強調：「源碼將繼續保持基金規模在合適的體量。」

在2021年，實現如此規模的基金募集實屬不易。盡管如今人們普遍認為，人民幣市場會愈發轉強。但總體而言，人民幣出資人群體相較此前並未出現根本變化，甚至有諸多曾經聲量頗大的市場化母基金也在面對資金枯竭的局面。

源碼的背後

來自CVSource投中數據顯示，2020年VC/PE市場新成立基金的認繳規模共計4518億美元、同比下滑2.8%，整體募資退回至5年前水平。這更加凸顯源碼此次募資規模的醒目。

作為VC2.0時代的代表基金，源碼在LP的選擇上也下了狠功夫。2015年4月，源碼僅用兩個月募集了1.5億美元、2億人民幣二期基金，LP主要來自聚合20多位互聯網（准）上市公司CEO組成的「碼會」，還有7家市值在200-600億的A股上市公司CEO參與其中。

Ⅳ 百度地圖聚合功能自定義聚合文字

研究網路地圖聚合源碼發現，如果打算自定義文字需要修改兩處：
一、修改 BMapLib.MarkerClusterer.js 插件中 Cluster.prototype.updateClusterMarker 方法，實現過程如下：

方法中： this._clusterMarker.setText(this._markers.length); 表示， 聚合點顯示的文字內容是 當前 Cluster 類 _markers 屬性 的 長度;

二、修改 TextIconOverlay.js 中的 構造方法 和 樣式方法

查看 TextIconOverlay.js 的源碼發現， text 只支持 數字類型的值，而且和 styles 屬性綁定，需要修改constructor 方法， 和 設置屬性的方法。

如上，知道了聚合的文字是 Cluster.prototype.updateClusterMarker 方法 ， 那麼我們需要進行以下步驟：

通過查看網路地圖聚合源碼，發現 Cluster 類調用了 marker 的 getPosition 和 getMap 方法，我們需要自定義這倆方法如下：

最終，我們實現了自定義 網路地圖點聚合文字 信息。

附Github： https://github.com/sphenginx/vue-slider

類 BMapLib.MarkerClusterer

Ⅳ 可能是全網最詳細的 Spark sql Aggregate 源碼剖析

縱觀 Spark Sql 源碼，聚合的實現是其中較為復雜的部分，本文希望能以例子結合流程圖的方式來說清楚整個過程。這里僅關注 Aggregate 在物理執行計劃相關的內容，之前的 parse、analyze 及 optimize 階段暫不做分析。在 Spark Sql 中，有一個專門的 Aggregation strategy 用來處理聚合，我們先來看看這個策略。

本文暫不討論 distinct Aggregate 的實現（有興趣的可以看看另一篇博文 https://www.jianshu.com/p/77e0a70db8cd ），我們來看看 AggUtils#planAggregateWithoutDistinct 是如何生成聚合的物理執行計劃的

創建聚合分為兩個階段：

AggregateExpression 共有以下幾種 mode：

Q：是否支持使用 hash based agg 是如何判斷的？

摘自我另一篇文章： https://www.jianshu.com/p/77e0a70db8cd

為了說明最常用也是最復雜的的 hash based agg，本小節暫時將示例 sql 改為

這樣就能進入 HashAggregateExec 的分支

構造函數主要工作就是對 groupingExpressions、aggregateExpressions、aggregateAttributes、resultExpressions 進行了初始化

在 enable code gen 的情況下，會調用 HashAggregateExec#inputRDDs 來生成 RDD，為了分析 HashAggregateExec 是如何生成 RDD 的，我們設置 spark.sql.codegen.wholeStage 為 false 來 disable code gen，這樣就會調用 HashAggregateExec#doExecute 來生成 RDD，如下：

可以看到，關鍵的部分就是根據 child.execute() 生成的 RDD 的每一個 partition 的迭代器轉化生成一個新的 TungstenAggregationIterator ，即 HashAggregateExec 生成的 RDD 的各個 partition。由於 TungstenAggregationIterator 涉及內容非常多，我們單開一大節來進行介紹。

此迭代器：

註：UnsafeKVExternalSorter 的實現可以參考：

UnsafeRow 是 InternalRow（表示一行記錄） 的 unsafe 實現，由原始內存（byte array）而不是 Java 對象支持，由三個區域組成：

使用 UnsafeRow 的收益：

構造函數的主要流程已在上圖中說明，需要注意的是：當內存不足時（畢竟每個 grouping 對應的 agg buffer 直接佔用內存，如果 grouping 非常多，或者 agg buffer 較大，容易出現內存用盡）會從 hash based aggregate 切換為 sort based aggregate（會 spill 數據到磁碟），後文會進行詳述。先來看看最關鍵的 processInputs 方法的實現

上圖中，需要注意的是：hashMap 中 get 一個 groupingKey 對應的 agg buffer 時，若已經存在該 buffer 則直接返回；若不存在，嘗試申請內存新建一個：

上圖中，用於真正處理一條 row 的 AggregationIterator#processRow 還需進一步展開分析。在此之前，我們先來看看 AggregateFunction 的分類

AggregateFunction 可以分為 DeclarativeAggregate 和 ImperativeAggregate 兩大類，具體的聚合函數均為這兩類的子類。

DeclarativeAggregate 是一類直接由 Catalyst 中的 Expressions 構成的聚合函數，主要邏輯通過調用 4 個表達式完成，分別是：

我們再次以容易理解的 Count 來舉例說明：

通常來講，實現一個基於 Expressions 的 DeclarativeAggregate 函數包含以下幾個重要的組成部分：

再來看看 AggregationIterator#processRow

AggregationIterator#processRow 會調用

生成用於處理一行數據（row）的函數

說白了 processRow 生成了函數才是直接用來接受一條 input row 來更新對應的 agg buffer，具體是根據 mode 及 aggExpression 中的 aggFunction 的類型調用其 updateExpressions 或 mergeExpressions 方法：

比如，對於 aggFunction 為 DeclarativeAggregate 類型的 Partial 下的 Count 來說就是調用其 updateExpressions 方法，即：

對於 Final 的 Count 來說就是調用其 mergeExpressions 方法，即：

對於 aggFunction 為 ImperativeAggregate 類型的 Partial 下的 Collect 來說就是調用其 update 方法，即：

對於 Final 的 Collect 來說就是調用其 merge 方法，即：

我們都知道，讀取一個迭代器的數據，是要不斷調用 hasNext 方法進行 check 是否還有數據，當該方法返回 true 的時候再調用 next 方法取得下一條數據。所以要知道如何讀取 TungstenAggregationIterator 的數據，就得分析其這兩個方法。

分為兩種情況，分別是：

Agg 的實現確實復雜，本文雖然篇幅已經很長，但還有很多方面沒有 cover 到，但基本最核心、最復雜的點都詳細介紹了，如果對於未 cover 的部分有興趣，請自行閱讀源碼進行分析~