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pnpm 会使用硬链接减少磁盘空间,那如何查看某个 package 硬链接到全局目录什么位置?

1. find:根据文件名搜索 find,在某个目录及所有子目录文件进行「递归搜索」,可根据文件属性进行查找。 而文件属性,可通过 stat1 命令进行获得。...-type s # 在当前目录递归查找 inode 为 10086 文件 # 一般用以寻找硬链接个数,比如 pnpm 中某一个 package 全局路径在哪里 $ find ....如果需要找到所有文件,并对所查询文件进行一系列操作呢? 此时可使用 --exec,而文件名可使用 {} 进行替代,最后需要使用 \; 结尾。...如需在目录进行搜索,可使用 -r 参数。...作业 如何找到当前目录及所有子目录下文件名包含 hello 文件 如何找到当前目录及所有子目录下文件内容包含 hello 文件 如何列出当前目录(不包含子目录)下所有目录 如果一个连接为硬链接,那如何在全局目录中找到该文件

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使用Dask,SBERT SPECTRE和Milvus构建自己ARXIV论文相似性搜索引擎

为了有效地处理如此大数据集,使用PANDA将整个数据集加载到内存中并不是一个好主意。为了处理这样大数据,我们选择使用DASK将数据分为多个分区,并且仅将一些需要处理分区加载到内存中。...Dask Dask是一个开源库,可以让我们使用类似于PANDAAPI进行并行计算。通过运行“ pip install dask[complete]”在本地计算机上进行安装。...Bag转换为DASK DATAFRAME 数据加载最后一步是将Dask Bag转换为DASK DATAFRAME,这样我们可以使用类似PandasAPI进行访问。...步骤3:遍历Dask分区使用SPECTER进行文本嵌入,并将它们插入到Milvus。 我们需要将Dask DATAFRAME中文本转换为嵌入向量来进行语义相似度搜索。所以首先需要生成文本嵌入。...dask.map_partitions() API将嵌入生成函数应用到分区每一行,然后可以使用collection.insert将数据上传到Milvus。

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Spark vs Dask Python生态下计算引擎

性能 Dask dataframe 基本上由许多个 pandas dataframe 组成,他们称为分区。...Spark 因为他依赖于 JVM ,在性能方面是有很多优势,但是如果我们使用 pySpark ,提交任务和获得结果需要Python - JVM、JVM - Python之间转换、上下文绑定等操作。...并且可以通过 Dask 提供延迟执行装饰器使用 Python 编写支持分布式自定义算法。...使用开源D3、Seaborn、DataShader等(Dask)框架 使用 databircks 可视化特性 选择 Spark 原因 你更喜欢 Scala 或使用 SQL 你是基于或者更偏向...JVM 生态开发 你需要一个更成熟、更值得信赖解决方案 你大部分时间都在用一些轻量级机器学习进行商业分析 你想要一个一体化解决方案 选择 Dask 原因 你更喜欢 Python 或本地运行,

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分析型数据库DuckDB基准测试

Polars(0.19.6):一个用Rust实现超快DataFrame库 除此以外还有Pandas、Dask、Spark和Vaex本文主要关注DuckDB和Polars基准测试,因为它们特别强调在某些环境下速度性能...之所以对这两个框架进行对比是因为 Polars是我目前测试后得到最快库,而DuckDB它可以更好支持SQL,这对于我来说是非常好特这个,因为我更习惯使用SQL来进行查询。...指标设置 我使用了官方polar基准测试存储库进行此评估。基准测试由tpc标准化查询组成。这些是专门用来评估实际、真实工作流性能。在Polars官方网站上,提供了8个此类查询详细结果。...所有代码都使用Python 3.10执行。 数据大小 数据是由使用scale10存储库代码生成,下面是每个实体大小 数据转换与查询 我们文件读取到内存中,然后进行查询。...这表明polars 可能使用了交换内存(红色)。这些库不是为跨多台机器扩展而设计,所以它们都进行了高效CPU核心利用率设计。

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(数据科学学习手札150)基于dask对geopandas进行并行加速

2 dask-geopandas使用   很多朋友应该听说过dask,它是Python生态里非常知名高性能计算框架,可以针对大型数组、数据框及机器学习模型进行并行计算调度优化,而dask-geopandas...就是由geopandas团队研发,基于dask对GeoDataFrame进行并行计算优化框架,本质上是对dask和geopandas封装整合。.../demo_points.gdb', driver='OpenFileGDB')   在使用dask-geopandas时,我们首先还是需要用geopandas进行目标数据读入,再使用from_geopandas...()将其转换为dask-geopandas中可以直接操作数据框对象,其中参数npartitions用于将原始数据集划分为n个数据块,理论上分区越多并行运算速度越快,但受限于机器CPU瓶颈,通常建议设置...----   以上就是本文全部内容,欢迎在评论区与我进行讨论~

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加速python科学计算方法(二)

我们前提假设你在用python进行数据分析时主要使用是Numpy和pandas库,并且数据本身是存储在一般硬盘里。那么在这种情况下进行分析数据时可不可以尽量减少对内存依赖呢?...pandas中有个chunksize可以用,但是要写循环,而且这样无法进行快速地分组等运算,限制挺多。一个很不错库可以帮到我们,那就是dask。...比如我想导入该目录所有txt文件(共15G,大于我内存容量)。同pandas一样,一个read_table函数即可搞定。...,此时可以观察内存使用量,一定不会溢出,而且CPU会满载全速运算,这一点在处理大数据时真的非常使用。...还是,其使用限制主要有: 1.设定Index和与Index相关函数操作。因为dask同时操作所有的导入文件,此时设定index即要求dask把每个文件每个记录都遍历一遍,代价是昂贵

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干货 | 数据分析实战案例——用户行为预测

Dask DataFrame会被分割成多个部门,每个部分称之为一个分区,每个分区都是一个相对较小 DataFrame,可以分配给任意worker,并在需要复制时维护其完整数据。...具体操作就是对每个分区并 行或单独操作(多个机器的话也可以并行),然后再将结果合并,其实从直观上也能推出Dask肯定是这么做。...其实dask使用了一种延迟数 据加载机制,这种延迟机制类似于python迭代器组件,只有当需要使用数据时候才会去真正加载数据。...data["Be_type"] # 使用dask时候,所有支持原pandas函数后面需加.compute()才能最终执行 Be_counts = data["Be_type"].value_counts...此现象原因之一为12月2日和3 日为周末,同时考虑2日3日可能存在某些促销活动,可结合实际业务情况进行具体分析。

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再见Pandas,又一数据处理神器!

Dask: Dask是一个灵活Python并行计算库,使得在工作流程中平滑而简单地实现规模化。在CPU上,Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区操作。...Dask-cuDF: Dask-cuDF在需要情况下扩展Dask,以允许其DataFrame分区使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame进行处理。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您工作流在单个GPU上足够快,或者您数据在单个GPU内存中轻松容纳时,您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您工作流程时,或者您数据量超过了单个GPU内存容量,或者希望同时分析许多文件中分布数据时,您会希望使用Dask-cuDF。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能数据处理,特别是当数据集太大,无法容纳在单个GPU内存中时。

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cuDF,能取代 Pandas 吗?

Dask: Dask是一个灵活Python并行计算库,使得在工作流程中平滑而简单地实现规模化。在CPU上,Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区操作。...Dask-cuDF: Dask-cuDF在需要情况下扩展Dask,以允许其DataFrame分区使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame进行处理。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您工作流在单个GPU上足够快,或者您数据在单个GPU内存中轻松容纳时,您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您工作流程时,或者您数据量超过了单个GPU内存容量,或者希望同时分析许多文件中分布数据时,您会希望使用Dask-cuDF。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能数据处理,特别是当数据集太大,无法容纳在单个GPU内存中时。

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再见Pandas,又一数据处理神器!

Dask: Dask是一个灵活Python并行计算库,使得在工作流程中平滑而简单地实现规模化。在CPU上,Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区操作。...Dask-cuDF: Dask-cuDF在需要情况下扩展Dask,以允许其DataFrame分区使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame进行处理。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您工作流在单个GPU上足够快,或者您数据在单个GPU内存中轻松容纳时,您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您工作流程时,或者您数据量超过了单个GPU内存容量,或者希望同时分析许多文件中分布数据时,您会希望使用Dask-cuDF。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能数据处理,特别是当数据集太大,无法容纳在单个GPU内存中时。

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安利一个Python大数据分析神器!

而并行处理数据就意味着更少执行时间,更少等待时间和更多分析时间。 下面这个就是Dask进行数据处理大致流程。 ? 2、Dask支持哪些现有工具?...这些集合类型中每一个都能够使用在RAM和硬盘之间分区数据,以及分布在群集中多个节点上数据。...Dask使用是非常清晰,如果你使用NumPy数组,就从Dask数组开始,如果你使用Pandas DataFrame,就从Dask DataFrame开始,依此类推。...上图明显看到了并行可能性,所以毫不犹豫,使用compute进行并行计算,这时才完成了计算。...5、总结 以上就是Dask简单介绍,Dask功能是非常强大,且说明文档也非常全,既有示例又有解释。感兴趣朋友可以自行去官网或者GitHub学习,东哥下次分享使用Dask进行机器学习一些实例。

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@陈同学专属Python教程之快速使用

,但使用最广泛还是CPython python 与 pycharm 关系 python.py 程序又python来执行,这里python真的是个解释器,是个应用程序,windos是指python.exe...,pycharm让代码编写更好用,有了自动补全,代码提示等功能 为啥 我pycharm 可以执行 某个.py程序,是因为pycharm 绑定了 python.exe,最终执行.py 文件还是python.exe...==0.20.0 什么是环境变量 环境变量是包含关于系统及当前登百录用户环境信息字符串,一些软件程序使用此信息确定在何处放置文件(如临时文件).。...JAVA_HOME 代表 JAVA 安装目录 A,B 软件都 依赖与Java A,B 安装时就能读取到 JAVA_HOME 这个值,从而在执行 能准确无误调用java 环境变量扫描 执行pip 命令时候...Python 另外一个版本 Anaconda 版本 Anaconda相当于一个python整合包,是一个开源python发行版本,里面有各种科学包和依赖项,使用起来非常简单。

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让python快到飞起 | 什么是 DASK

Dask 包含三个并行集合,即 DataFrame 、Bag 和数组,每个均可自动使用在 RAM 和磁盘之间分区数据,以及根据资源可用性分布在集群中多个节点之间数据。...Dask 任务调度程序可以扩展至拥有数千个节点集群,其算法已在一些全球最大超级计算机上进行测试。其任务调度界面可针对特定作业进行定制。...此方法适用于 Hadoop HDFS 文件系统以及云对象存储(例如 Amazon S3 存储)。 该单机调度程序针对大于内存使用进行了优化,并跨多个线程和处理器划分任务。...Dask 扩展性远优于 Pandas,尤其适用于易于并行任务,例如跨越数千个电子表格对数据进行排序。加速器可以将数百个 Pandas DataFrame 加载到内存中,并通过单个抽象进行协调。...以下是 NVIDIA 使用 Dask 正在进行许多项目和协作中几个: | RAPIDS RAPIDS 是一套开源软件库和 API,用于完全在 GPU 上执行数据科学流程,通常可以将训练时间从几天缩短至几分钟

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深入linux下磁盘Disk,分区Partition,挂载Mount

,扩展分区必须再进行分区后才能使用,也就是说它必须还要进行二次分区, 一般留作未来扩展用。...,该文件有着严格语法格式限制,类似 crontab 一样,保存时也会对你输入格式进行校验,请慎重使用,否则会有意想不到问题发生。...需要注意一点是如果根目录树下有某个目录是挂载到另一个磁盘分区的话, 那么它可能不会被绑定到新目录下....这地方不太理解, 就我所知, 只能将目录绑定目录, 不能将文件绑定目录. 我尝试过将一个普通文件绑定目录, 但报错了. 不知道 man 手册里这个说法是什么意思....任何一个分区都必须挂载到某个目录上 e. 目录是逻辑上分区是物理上. f. 磁盘Linux分区都必须挂载到目录树中某个具体目录上才能进行读写操作 g.

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总结 | 尹立博:Python 全局解释器锁与并发 | AI 研习社第 59 期猿桌会

而为了能利用多核多线程优势,同时又要保证线程之间数据完整性和状态同步,Python 官方、最广泛使用解释器——CPython 往往会采取最简单加锁方式——全局解释器锁(GIL)。...现在堪培拉 Seeing Machines 公司担任数据分析师,日常使用 Python 数据工具对大量时序数据进行管理、分析与可视化开发。...) 5、分布式计算(以 Dask 为例) AI 研习社将其分享内容整理如下: 今天要跟大家分享是 Python 全局解释器锁与并发。...我会先介绍一下全局解释器锁 (GIL))概念和影响;接下来会借助几个案例分析来展示 Python 通过多进程、多线程和异步、分布式计算来达成并发几种方式;最后会介绍一套分布式计算工具——Dask。...Dask 是一种基于运算图动态任务调度器,可使用动态调度器扩展 NumPy 和 Pandas。左边这个图就是 Dask 运算图。

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Kafka源码系列之源码分析zookeeper在kafka作用

例如,全局配置信息,服务服务框架地址列表就非常适合使用。 2,负载均衡 即软件负载均衡。最典型是消息中间件生产、消费者负载均衡。...作用是,每次会话超时事件触发后都会重新将ZkTopicEventListener和"/brokers/topics"进行绑定。...KafkaController成员变量,监听目录为"/admin/reassign_partitions"。通过管理命令往该节点写分区重分配策略,会触发分区重分配,完成分区迁移等动作。...监控目录是每个topic具体目录:"/brokers/topics/topic",当新增分区时候会触发该listener,然后做相关处理比如,让分区leader上线等。...2,负载均衡 基于zookeeper消费者,实现了该特性,动态感知分区变动,将负载使用既定策略分不到消费者身上。

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多应用、多租户、多终端SaaS平台开发框架,SaaS服务平台

◆ 二、开源协议 使用GPL-3.0开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆ 四、功能概述 SAPI++ v2.0特点 开箱即用 分钟快速安装,安装后即可进入开发无需复杂配置。...独立域名 所有租户支持独立绑定独立域名.例:WEB/H5可绑定独立访问。...│ ├─service.php 全局系统系统服务定义文件 │ └─middleware.php 全局中间件定义文件 ├─config 全局配置目录...你该看看这个 Dubbo扩展点开发指南 Avue - 更加贴合企业开发数据驱动前端开发框架 用ClickHouse近乎实时地进行欺诈检测 2022年 6 款适用于 Linux 最佳免费杀毒软件...kafka2.x常用命令笔记(一)创建topic,查看topic列表、分区、副本详情,删除topic,测试topic发送与消费 NginxWebUI - 图形化 Nginx 配置管理工具

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