硬盘的物理结构 首先简单认识一下硬盘的物理结构，总体来说，硬盘结构包括：盘片、磁头、盘片主轴、控制电机、磁头控制器、数据转换器、接口、缓存等几个部分。...硬盘上的数据定位 每个扇区可存储128×2的N次方(N=0.1.2.3)字节的数据(一般为512B)，扇区为数据存储的最小单元，外圈的扇区面积比内圈大，为何存储的数据量相同，这是因为内外圈使用的磁物质密度不同...也称3D)，对早期的磁盘(上图所示)非常有效，知道用哪个磁头，读取哪个柱面上的第几扇区就OK了。...如果你要问硬盘为什么要分区，首先从使用习惯上来讲，我们不希望数据杂乱无章堆积在一起，其次如果不分区，如何才能在一块硬盘上使用不同的文件系统(下面讲到)呢，学院派的说法是：数据安全和性能考虑。...，反正就是系统开始时会主动读取数据的地方，这样才能引导进行操作系统的启动。
By 大数据技术与架构 场景描述：Spark的RDD有分区的概念，Flink的DataStream同样也有，只不过没有RDD那么显式而已。...这里的Channel概念与Netty不同，只是Flink对于数据写入目的地的简单抽象，我们可以直接认为它就是下游算子的并发实例（即物理分区）。...该方式能保证完全的下游负载均衡，所以常用来处理有倾斜的原数据流。...由于广播流发挥作用必须靠DataStream.connect()方法与正常的数据流连接起来，所以实际上不需要BroadcastPartitioner来选择分区（广播数据总会投递给下游算子的所有并发），selectChannel...而ALL_TO_ALL模式的RebalancePartitioner是真正的全局轮询分配，更加均衡，但是就会不可避免地在节点之间交换数据，如果数据量大的话，造成的网络流量会很可观。
由命令行环境中，我们不能直观地看到一些文件或目录的名称及其他一些信息，这时候通配符就派上用场啦！当不知道真正字符或懒得输入完整文件或目录名称时，使用通配符代替一个或多个真正的字符就十分方便啦！...^ 若中括号内的第一个字符为指数符号(^)，那表示取反，例如^abc表示除了a,b,c之外一定有一个字符 {str1,str2,…} 匹配sr1或str2(或更多)其一字符串 二、使用示例 星号（*）...- 1 wildcard wildcard 0 2月 4 20:55 ab.txt -rw-r--r-- 1 wildcard wildcard 0 2月 4 20:55 acd.txt 通过通配符...，这里搭配了*使用。...很多命令都可以使用通配符，比较常见的有ls，dir，vdir，cp，mv，scp，rm，rmdir等。
ES也是比较火热，在日志数据分析，规则分析等确实很方便，说实话用es stack 浪尖觉得可以解决很多公司的数据分析需求。极客时间下周一要上线新的ES课程，有需要的暂时别购买，到时候还找浪尖返现吧。...写这篇文章的原因是前两天星球球友去面试，面试管问了一下，Spark 分析ES的数据，生成的RDD分区数跟什么有关系呢？ 稍微猜测一下就能想到跟分片数有关，但是具体是什么关系呢？...可想的具体关系可能是以下两种： 1).就像KafkaRDD的分区与kafka topic分区数的关系一样，一对一。 2).ES支持游标查询，那么是不是也可以对比较大的分片进行拆分成多个RDD分区呢？...(settings, resolvedMapping, index, shardId, slice, locations)); } 实际上分片就是用游标的方式，对_doc进行排序，然后按照分片计算得到的分区偏移进行数据的读取...ES数据的时候分片和RDD分区的对应关系分析，默认情况下是一个es 索引分片对应Spark RDD的一个分区。
java通配符的使用规则 说明 1、定义in变量，使用上限通配符。 使用extends关键字。 2、用super关键字用下限通配符来定义out变量。...3、如果In变量可以使用Object类中定义的方法访问，则用无界的通配符。 4、当代码需要访问In和out变量时，不要使用通配符。...EvenNumber extends NaturalNumber { public EvenNumber(int i) { super(i); } // ... } 以上就是java通配符的使用规则
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
数据的读取，我这里使用Sentinel-2光学卫星数据给出使用GDAL工具对其进行读取的方法。...GDAL将Sentinel数据看做一个数据集（概念上类似HDF格式的数据集），里面包含了很多子数据文件。所以，对于Sentinel数据的读取就和对于HDF数据的读取是相同的啦。...对于HDF或者NetCDF格式数据的读取参考我的博文：读取HDF或者NetCDF格式的栅格数据 使用GDAL命令行读取Sentinel数据的元数据信息 直接使用gdalinfo [文件名]可以查看Sentinel...文件的元信息，如下图所示： image.png 从上面的图中我们可以看到所有的Subdatasets的文件全名，这样我们可以继续使用gdalinfo [子数据集全路径]的方式查看具体的子数据集的元数据信息...下图显示的数据子集中包含四个波段的数据（红，绿，蓝，近红外） image.png 使用GDAL命令行工具将Sentinel数据转为GeoTIFF格式 转换是针对具体的子数据集而言的，所以使用gdal_translate
盘符不见是比较常见的数据恢复案例，需要注意，盘符不见后不要再重建新的分区。保护好文件丢失现场，可以最大程度的恢复出文件。具体的恢复方法看正文了解。...图片 工具/软件：WishRecy 步骤1：先下载并解压软件运行后，直接双击需要恢复的分区。 图片 步骤2：等软件扫描完成一般需要几分钟到半个小时。...图片 步骤3：勾选所有需要恢复的文件，然后点右上角的保存，《另存为》按钮，将勾选的文件COPY出来。 图片 步骤4：等待软件将数据拷贝完毕就好了 。...图片 注意事项1：想要恢复盘符不见需要注意，在数据恢复之前，不要重建新的分区。 注意事项2：调整分区后盘符不见恢复出来的数据需要暂时保存到其它盘里。
当数据分布在各个服务器时，对性能也会有很大的提高，因为对数据的读取压力会由多台服务器分担。...首先来看看主流的数据分区的方法，可以分为两大类，一个是基于主键，另一个则关于索引。良好的数据分区方法可以有效避免数据热点的产生，所以首先我们先来讨论下如何根据主键进行分区。...3.基于上面两点，很多数据库在设计时会考虑key和hash值的综合处理，保证在某一主题下的相对有序和数据平均。 讨论完了数据分区的方法，我们再来看看索引如何分区到对应的服务器。...2.我们可以给在每个节点存储很多分区，每个分区固定大小，对于数据的分配可以根据分区的大小就将重新分配到新的节点，而不需要大量移动数据了。...这样我们就简单的讨论完了数据分区的各个方面，不过我们在数据复制中遇到的问题在分区中依然会存在，那就不讨论了。
今天在写NCF代码的时候，发现网络上的代码有一种新的数据读取方式，这里将对应的片段剪出来给大家分享下。...原始数据 我们的原始数据保存在npy文件中，是一个字典类型，有三个key，分别是user，item和label： data = np.load('data/test_data.npy').item()...print(type(data)) #output 构建tf的Dataset 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices方法，将我们的数据变成...，在迭代数据的时候，就可以一次返回一个batch大小的数据： dataset = dataset.shuffle(1000).batch(100) print(type(dataset)) #output...get_next()，方法来源源不断的读取batch大小的数据了 def getBatch(): sample = iterator.get_next() print(sample)
为了和大家能使用同样的数据进行学习，建议大家可以从国家统计局的网站上进行下载。...网站：国家数据 (stats.gov.cn)如何加载数据当我们有了数据后，如何读取它里面的内容呢我们在根目录下创建一个data的文件夹，用来保存我们的数据，本次演示使用的数据集是行政区划我们可以点击右上角的下载图标进行下载为了演示.../data/年度数据.csv", encoding="utf-8", sep="\t")这里我们读取的是CSV文件，路径使用的是相对路径，由于这个csv并不是用逗号分隔的，而是用tab(制表符)分隔的，...我再试试读取excel格式的那个数据df2 = pd.read_excel("...../data/年度数据.xls")但是当你运行时，会发现报错，主要是因为，我们读取的excel格式比较老了，需要安装另一个库对他进行解析!
Rasterio中栅格数据模型基本和GDAL类似，需要注意的是： 在Rasterio 1.0以后，对于GeoTransform的表示弃用了GDAL风格的放射变换，而使用了Python放射变换的第三方库affine...如果你需要计算某个行列号的地理坐标，直接使用行列号跟给放射变换对象相乘即可，完全符合数学上矩阵乘法的操作，更加直观和方便。...栅格数据读取代码示例 下面的示例程序中演示了如何读取一个GeoTIFF文件并获取相关信息，需要注意的是： rasterio使用rasterio.open()函数打开一个栅格文件 rasterio使用read...()函数可以将数据集转为numpy.ndarray，该函数如果不带参数，将把数据的所有波段做转换（第一维是波段数），如果指定波段，则只取得指定波段对应的数据（波段索引从1开始） 数据的很多元信息都是以数据集的属性进行表示的...import rasterio with rasterio.open('example.tif') as ds: print('该栅格数据的基本数据集信息（这些信息都是以数据集属性的形式表示的
上节我们介绍了BBED以及如何按照他 这节内容为如何利用他读取数据文件 1....然后将输出的内容保存成文本文件，如 listfile.txt 这里也可以只填写需要进行操作的数据文件 [oracle@LProDB-MESTEST1 ~]$ vim listfile.txt 1 /...参数文件 我们一般将需要的参数放到一个文件中，然后使用它来操作 我们新建参数文件bbed.par blocksize=8192 password=blockedit listfile=/home/oracle...browse模式，等需要edit的时候 3.使用参数文件连接 bbed parfile=bbed.par ?...4.一些简单的命令 列出所有可用的命令 BBED> HELP ALL 列出当前的配置 BBED> SHOW ALL ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言 在大型的企业应用或企业级的数据库应用中，要处理的数据量通常达到TB级，对于这样的大型表执行全表扫描或者DML操作时，效率是非常低的。...为了提高数据库在大数据量读写操作和查询时的效率，达梦数据库提供了对表和索引进行分区的技术，把表和索引等数据库对象中的数据分割成小的单位，分别存放在一个个单独的段中，用户对表的访问转化为对较小段的访问，以改善大型应用系统的性能...达梦数据库分区表主要包括范围分区、哈希分区和列表分区三种方式， 企业可以使用合适的分区方法，如日期（范围）、区域（列表），对大量数据进行分区。...，STORE IN 子句中指定了哈希分区依 次使用的表空间。...使用这种方式建立的哈希分区表分区名是匿名的，DM7 统一使用 DMHASHPART+分区号（从 0 开始）作为分区名。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 分区表 分区表用途 分区表通过对分区列的判断，把分区列不同的记录，放到不同的分区中。分区完全对应用透明。...查询时可以通过查询表来访问各个分区中的数据，也可以通过在查询时直接指定分区的方法来进行查询。...分区表的优点： （1）由于将数据分散到各个分区中，减少了数据损坏的可能性； （2）可以对单独的分区进行备份和恢复； （3）可以将分区映射到不同的物理磁盘上，来分散IO； （4）提高可管理性、可用性和性能...数据量大的表，一般大于2GB；数据有明显的界限划分；对于Long和Long Raw类型列不能使用分区。...分区表类型 一般包括范围分区，散列分区，列表分区、复合分区（范围-散列分区，范围-列表分区）、间隔分区和系统分区等。 范围分区 范围分区根据数据库表中某一字段的值的范围来划分分区。
不过上述代码有一个缺陷： 看 * 所在行的代码：在头像完成显示并被移除后，如果我们想添加一些额外的处理逻辑，应该怎么做？ 例如，我们想显示一个用于编辑该用户或其他内容的表单。...下图第 5 行新建的 Promise 对象，这个对象在第 13 行会 resolve，这个 resolve 操作，会触发等待它的第 17 行的 then 方法。...，当 response 的 json 数据可用时，这个 promise 后注册的 .then 函数就会触发。...看其消费代码： 26 行 then 里的箭头函数触发时，user 就是 25 行 user.json 数据被反序列化之后形成的 JSON 对象。...当 Promise 内部的 executor 有数据被 resolve 调用时，resolve 输入的数据（或错误）会被进一步传递到 Promise chain 里的其他 Promise.then 中去
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 参考： 如何使用python读取文本文件中的数字？...python读取txt各个数字 python 读取文本文件内容转化为python的list python：如何将txt文件中的数值数据读入到list中，且在list中存在的格式为float类型或者其他数值类型...python .txt文件读取及数据处理总结 利用Python读取txt文档的方法 Python之读取TXT文件的三种方法 python读取 .txt 文本内容以及将程序执行结果写入txt文件 Python...读取文件的方法 读写文本文件 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/139037.html原文链接：https://javaforall.cn
本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度 在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。...但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...这里使用的数据集由 350 张 jpg 图像组成。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
java方法参数中通配符的使用 说明 1、通配符? super Frui限定了泛型下界为 Fruit。...但是Generic对象不能作为参数传入，因为 Apple是Fruit的子类，超出了泛型规定的下界。...print2(fruitGeneric2); Generic foodGeneric2 = new Generic(); print2(foodGeneric2); // 错误使用...// Generic appleGeneric2 = new Generic(); // print2(appleGeneric2); 以上就是java方法参数中通配符的使用
但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...由于虚拟内存代表的附加抽象层，我们可以映射比机器的物理内存容量大得多的文件。正在运行的进程所需的内存段（称为页）从外部存储中获取，并由虚拟内存管理器自动复制到主内存中。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...这里使用的数据集由 350 张 jpg 图像组成。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
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