7相关元件介绍 7.1 逻辑控制器 1仅一次控制器 仅一次控制器告诉JMeter在每个线程中只处理它内部的控制器一次，并在测试计划的进一步迭代中传递它下面的任何请求。 仅一次控制器将在任何循环父控制器的第一次迭代期间始终执行。因此，如果仅一次控制器置于指定为循环5次的循环控制器下，则一次性控制器将仅在通过循环控制器的第一次迭代中执行（即每5次）。 注意，这意味着如果将一次性控制器放在线程组下（每个线程每个测试只运行一次），它仍将像以前预期的那样运行，但现在用户在使用仅一次控制器方面有了更大的灵活性。 通过右键在弹出菜单中选择“添加->逻辑控制器->仅一次控制器”，如图11所示。
CPU性能评估 vmstat命令 作用：可以对操作系统的内存信息、进程状态、CPU活动等进行监控。 语法：vmstat(选项)(参数) 选项 -a：显示活动内页； -f：显示启动后创建的进程总数； -m：显示slab信息； -n：头信息仅显示一次； -s：以表格方式显示事件计数器和内存状态； -d：报告磁盘状态； -p：显示指定的硬盘分区状态； -S：输出信息的单位。 参数 事件间隔：状态信息刷新的时间间隔； 次数：显示报告的次数。 举例 [root@study ~]# vmstat 3
分别是id,select_type,table、type,partitions,possible_keys,key,key_len,ref,rows,Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释：
使用 EXPLAIN 查看执行计划， 5.6后可以加参数 EXPLAIN FORMAT=JSON xxx输出json格式的信息。
许多组织都在尝试收集和利用尽可能多的数据，以改善其经营方式，增加收入和提升影响力。因此，数据科学家面对50GB甚至500GB大小的数据集情况变得越来越普遍。
MySQL 官方文档地址: 8.8 Understanding the Query Execution Plan
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
与 Excel 和 DAX 语言具有IFERROR函数的方式类似，Power Query具有自己的语法来测试和捕获错误。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
这是系列免费教程《Excel VBA：办公自动化》，还是老规矩，看看我们走到哪里了。
转载自：https://www.cnblogs.com/leonlee/p/6042461.html
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SELECT标识符。这是查询中SELECT的序列号，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序。如果该行引用其他行的并集结果，则该值可为NULL。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。 top是一个动态显示过程,即可以通过用户按
less -N SRR10502964.sam | cut -f 1,3 # 输出文件中的第一列和第三列
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
data 类型的 url: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Basics_of_HTTP/Data_URIs
当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。
命令spy()周期显示每个任务的CPU使用量、中断的CPU使用量、内核的CPU使用量，以及CPU的空闲量。还显示自spy()启动以来的总使用量，以及上次打印之后的使用量 spy()的第一个参数表示打印数据的周期，默认是5秒一次；第二个参数表示采集数据的频率，默认是100
Apache Benchmark(简称ab) 是Apache安装包中自带的压力测试工具 ，简单易用
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
统计信息区前五行是系统整体的统计信息。第一行是任务队列信息，同 uptime 命令的执行结果。其内容如下： top – 10:23:53 当前时间 up 1 day, 28 min, 系统运行时间 3 users, 当前登录用户数 load average: 1.70, 1.71, 1.47 系统负载，即任务队列的平均长度。 三个数值分别为 1分钟、5分钟、15分钟前到现在的平均值。
一款功能强大的mac文件检索工具Find Any File 推荐给大家，mac Find Any File可以让你在本地磁盘上搜索、查找任何文件，包括本地磁盘的名称、 创建或修改日期、 大小或类型和创建者代码等。
Find Any File 是一款简单好用的文件搜索工具，可以让你在本地磁盘上搜索、查找任何文件，包括本地磁盘的名称、 创建或修改日期、 大小或类型和创建者代码等。
SIMPLE（simple）：简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY（primary）：子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION（union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION（dependent union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT（union result）：UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY（subquery）：子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）：子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询。 DERIVED（derived）：派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY（uncacheable subquery）：(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
SQL语言有40多年的历史，从它被应用至今几乎无处不在。我们消费的每一笔支付记录，收集的每一条用户信息，发出去的每一条消息，都会使用数据库或与其相关的产品来存储，而操纵数据库的语言正是 SQL ！
上接IM 5.6。本章为IM系列第五章 使用In-Memory表达式优化查询第七部分配置使用IM表达式的基本任务。
https://www.linuxidc.com/Linux/2019-03/157264.htm
在Excel自带的自动筛选操作中，有一个非常不友好的情况是：当数据量大时，打开自动筛选非常慢，特别是对于高频筛选中的相等或多个值的筛选场景，不必用到【自定义自动筛选方式】面板，就算用到因数据量大，打开自动筛选下拉箭头仍然非常慢。
4.3 监控器 1 聚合报告 聚合报告在分析测试结果时通常是很有用的，且由于该报告仅统计测试结果，执行测试时将占用更少的内存与CPU资源。在测试资源允许的情况下，可保留这个监听器执行测试，但根据JMeter的官方建议，还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。 通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->聚合报告”，如图29所示。
Parquet继承了Protocol Buffer的数据模型。每个记录由一个或多个字段组成。每个字段可以是atomic字段或者group字段。Group字段包含嵌套的字段，每层可以要么是atomic要么是group字段。每个字段定义由两部分组成：数据类型（基本的数据类型，比如int32或者byte array）、repetition类型（定义字段值出现的次数）：required(1次)、optional(0或者1次)、repeated（0次或大于1次）。
Management Portal SQL界面的左侧允许查看模式(或匹配筛选器模式的多个模式)的内容
开发人员可以对Spread表单中的行和列进行自动排序操作，如根据指定的列，以升序方式自动排序表单中的数据。同时，也可以显示排序指示器。这些操作不会影响数据模型 仅仅涉及数据如何显示。 允许用户自动地对
关键字 INT 是 INTEGER 的别名，关键字 DEC 和 FIXED 是 DECIMAL的别名。 在 MyISAM/MEMORY/InnoDB和NDB表中支持BIT 数据类型，BIT 数据类型用于存储 bit 值。
今天给大家准备了25个pandas高频实用技巧，让你数据处理速度直接起飞。文章较长，建议收藏！
翻译：陈之炎 校对：吴振东 本文约2400字，建议阅读5分钟本文为大家系统地介绍了OpenCV对图像的操作。 图像的输入/输出 从文件中加载图像： 如果读入的是一个JPG文件，默认状态下会创建一个3通道图像。如果你需要将其制成灰度图像，则使用以下代码： 注 文件格式由其内容（前几个字节）确定。将图像保存为一个文件： 注 文件的格式由其扩展名确定。 用CV :: imdecode和CV :: imencode从内存中读取和写入图像。 基本的图像操作 访问像素亮度值 为了获取像素亮度值，首先必须知道图像的
id： select查询的序列号(是一组数字)，表示查询中执行select子句或操作的顺序。分为三种情况
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。 ➤ 通过EXPLAIN，我们可以分析出以下结果：
group by 的基本用法 group by做为分组来使用，后面为条件，可以有多个条件，条件相同的为一组，配
本篇文章主要介绍如何在CDP DC7.0.3集群中使用Ranger在Hive中进行行过滤及列脱敏，行级别的过滤相当于一个强制性的where子句，例如在订单表中，员工仅被允许查看自己所在地区的订单，其他区域的无法查看。列脱敏可以对某些敏感信息的列进行数据屏蔽，例如身份证号可以屏蔽中间的八位。
为了更好地掌握数据科学必备库Pandas的基本使用，本文通过精灵宝可梦的数据集实战，我们一起过一遍Pandas的基本操作，文中的代码都附有注释，并给出了结果的配图。
下载地址：https://www.python.org/downloads/release/python-340/
以下是全球计算机领域杰出科学家的列表，其通过 H-Index 分值进行排列，以下仅显示影响力前十的研究科学家。
通过pandas的使用，我们经常要交互式地展示表格（dataframe）、分析表格。而表格的格式就显得尤为重要了，因为大部分时候如果我们直接展示表格，格式并不是很友好。
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