视频聚合源码
Ⅰ 聚合支付是什么东西
聚合支付，又称第四方支付平台，把多家第三方支付提供的支付接口聚合到一个平台上面，来给商家或者个人来提供支付服务。
聚合支付不进行资金清算，因此无需支付牌照，其只是完成支付环节的信息流转和商户操作的承载，其在集合包括银联、支付宝、微信等主流支付方式的基础上，帮助商户降低接入成本，提高运营效率，具有中立性、灵活性、便捷性等特点。
(1)视频聚合源码扩展阅读：
聚合支付的出现跟目前电子支付的市场有关，国内电子支付市场主要由线下收单、互联网支付、移动支付这三大部分组成。其中，移动支付发展迅猛，移动支付的盛世气象导致了国内移动支付市场的隐忧，即移动支付市场的高度碎片化。
聚合支付相对来说，还是比较便捷的，只需要一个码便可以就把支付环节搞定。这样不论是对商家还是消费者来说，都是很便利的。
Ⅱ 谁知道appletv2 已越狱，安装电视直播源方法还有直播源码是北美中文电视台。
推荐安装一个沙发管家应用市场，应用的好的有泰捷视频，VST全聚合，HDP直播等等。
Ⅲ 源码资本为何这么多钱
因为源码资本发家于美元基金——它在成立之初的第二支基金规模为1.5亿美元。
如今人民币基金也正成为源码的募资主场。源码资本人民币基金募资负责人景雯娜表示，此次人民币基金募资工作从正式开始到完成“仅用了三个多月时间”。她同时强调：“源码将继续保持基金规模在合适的体量。”
在2021年，实现如此规模的基金募集实属不易。尽管如今人们普遍认为，人民币市场会愈发转强。但总体而言，人民币出资人群体相较此前并未出现根本变化，甚至有诸多曾经声量颇大的市场化母基金也在面对资金枯竭的局面。
源码的背后
来自CVSource投中数据显示，2020年VC/PE市场新成立基金的认缴规模共计4518亿美元、同比下滑2.8%，整体募资退回至5年前水平。这更加凸显源码此次募资规模的醒目。
作为VC2.0时代的代表基金，源码在LP的选择上也下了狠功夫。2015年4月，源码仅用两个月募集了1.5亿美元、2亿人民币二期基金，LP主要来自聚合20多位互联网（准）上市公司CEO组成的“码会”，还有7家市值在200-600亿的A股上市公司CEO参与其中。
Ⅳ 百度地图聚合功能自定义聚合文字
研究网络地图聚合源码发现，如果打算自定义文字需要修改两处：
一、修改 BMapLib.MarkerClusterer.js 插件中 Cluster.prototype.updateClusterMarker 方法，实现过程如下：
方法中： this._clusterMarker.setText(this._markers.length); 表示， 聚合点显示的文字内容是 当前 Cluster 类 _markers 属性 的 长度;
二、修改 TextIconOverlay.js 中的 构造方法 和 样式方法
查看 TextIconOverlay.js 的源码发现， text 只支持 数字类型的值，而且和 styles 属性绑定，需要修改constructor 方法， 和 设置属性的方法。
如上，知道了聚合的文字是 Cluster.prototype.updateClusterMarker 方法 ， 那么我们需要进行以下步骤：
通过查看网络地图聚合源码，发现 Cluster 类调用了 marker 的 getPosition 和 getMap 方法，我们需要自定义这俩方法如下：
最终，我们实现了自定义 网络地图点聚合文字 信息。
附Github： https://github.com/sphenginx/vue-slider
类 BMapLib.MarkerClusterer
Ⅳ 可能是全网最详细的 Spark sql Aggregate 源码剖析
纵观 Spark Sql 源码，聚合的实现是其中较为复杂的部分，本文希望能以例子结合流程图的方式来说清楚整个过程。这里仅关注 Aggregate 在物理执行计划相关的内容，之前的 parse、analyze 及 optimize 阶段暂不做分析。在 Spark Sql 中，有一个专门的 Aggregation strategy 用来处理聚合，我们先来看看这个策略。
本文暂不讨论 distinct Aggregate 的实现（有兴趣的可以看看另一篇博文 https://www.jianshu.com/p/77e0a70db8cd ），我们来看看 AggUtils#planAggregateWithoutDistinct 是如何生成聚合的物理执行计划的
创建聚合分为两个阶段：
AggregateExpression 共有以下几种 mode：
Q：是否支持使用 hash based agg 是如何判断的？
摘自我另一篇文章： https://www.jianshu.com/p/77e0a70db8cd
为了说明最常用也是最复杂的的 hash based agg，本小节暂时将示例 sql 改为
这样就能进入 HashAggregateExec 的分支
构造函数主要工作就是对 groupingExpressions、aggregateExpressions、aggregateAttributes、resultExpressions 进行了初始化
在 enable code gen 的情况下，会调用 HashAggregateExec#inputRDDs 来生成 RDD，为了分析 HashAggregateExec 是如何生成 RDD 的，我们设置 spark.sql.codegen.wholeStage 为 false 来 disable code gen，这样就会调用 HashAggregateExec#doExecute 来生成 RDD，如下：
可以看到，关键的部分就是根据 child.execute() 生成的 RDD 的每一个 partition 的迭代器转化生成一个新的 TungstenAggregationIterator ，即 HashAggregateExec 生成的 RDD 的各个 partition。由于 TungstenAggregationIterator 涉及内容非常多，我们单开一大节来进行介绍。
此迭代器：
注：UnsafeKVExternalSorter 的实现可以参考：
UnsafeRow 是 InternalRow（表示一行记录） 的 unsafe 实现，由原始内存（byte array）而不是 Java 对象支持，由三个区域组成：
使用 UnsafeRow 的收益：
构造函数的主要流程已在上图中说明，需要注意的是：当内存不足时（毕竟每个 grouping 对应的 agg buffer 直接占用内存，如果 grouping 非常多，或者 agg buffer 较大，容易出现内存用尽）会从 hash based aggregate 切换为 sort based aggregate（会 spill 数据到磁盘），后文会进行详述。先来看看最关键的 processInputs 方法的实现
上图中，需要注意的是：hashMap 中 get 一个 groupingKey 对应的 agg buffer 时，若已经存在该 buffer 则直接返回；若不存在，尝试申请内存新建一个：
上图中，用于真正处理一条 row 的 AggregationIterator#processRow 还需进一步展开分析。在此之前，我们先来看看 AggregateFunction 的分类
AggregateFunction 可以分为 DeclarativeAggregate 和 ImperativeAggregate 两大类，具体的聚合函数均为这两类的子类。
DeclarativeAggregate 是一类直接由 Catalyst 中的 Expressions 构成的聚合函数，主要逻辑通过调用 4 个表达式完成，分别是：
我们再次以容易理解的 Count 来举例说明：
通常来讲，实现一个基于 Expressions 的 DeclarativeAggregate 函数包含以下几个重要的组成部分：
再来看看 AggregationIterator#processRow
AggregationIterator#processRow 会调用
生成用于处理一行数据（row）的函数
说白了 processRow 生成了函数才是直接用来接受一条 input row 来更新对应的 agg buffer，具体是根据 mode 及 aggExpression 中的 aggFunction 的类型调用其 updateExpressions 或 mergeExpressions 方法：
比如，对于 aggFunction 为 DeclarativeAggregate 类型的 Partial 下的 Count 来说就是调用其 updateExpressions 方法，即：
对于 Final 的 Count 来说就是调用其 mergeExpressions 方法，即：
对于 aggFunction 为 ImperativeAggregate 类型的 Partial 下的 Collect 来说就是调用其 update 方法，即：
对于 Final 的 Collect 来说就是调用其 merge 方法，即：
我们都知道，读取一个迭代器的数据，是要不断调用 hasNext 方法进行 check 是否还有数据，当该方法返回 true 的时候再调用 next 方法取得下一条数据。所以要知道如何读取 TungstenAggregationIterator 的数据，就得分析其这两个方法。
分为两种情况，分别是：
Agg 的实现确实复杂，本文虽然篇幅已经很长，但还有很多方面没有 cover 到，但基本最核心、最复杂的点都详细介绍了，如果对于未 cover 的部分有兴趣，请自行阅读源码进行分析~