保存到SQL或从SQL加载的大型稀疏矩阵数据与Numpy文件数据
我在我的python应用程序中使用了一个大的稀疏矩阵(~20k x 100k)和向量(~20K x 1),速度很快,而且很成功。我原本计划使用numpy save和load函数进行保存和加载。SQL Server通过pyodbc的速度非常快,但我以前从未想过要使用SQL来管理和维护稀疏矩阵。问这个的动机是什么?在保存、增长和维护矩阵方
你好,我正在尝试将Oracle分区表转换为Datalake parquet文件。使用此脚本 # Convert it to Spark SQL table and save it as parquet format
.format("parquet",而不是分区。spark = SparkSession.builder \
.appName("Load " + schema_name + " " +