为了继续实现 Spark 更快，更轻松，更智能的目标，Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新，比如 Structured Streaming 引入了低延迟的持续处理；支持 stream-to-stream joins；通过改善 pandas UDFs 的性能来提升 PySpark；支持第四种调度引擎 Kubernetes clusters（其他三种分别是自带的独立模式Standalone，YARN、Mesos）。除了这些比较具有里程碑的重要功能外，Spark 2.3 还有以下几个重要的更新：
PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。
最近是百业萧条，本地前十的新能源的电池大厂也停工了，2023年还有一个月结束，真是令人记忆深刻。
Apache Hive 在行级别支持 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）v2 事务，无需任何配置。了解此支持需要什么可帮助您确定您创建的表类型。
所有编程语言都离不开循环。因此，默认情况下，只要有重复操作，我们就会开始执行循环。但是当我们处理大量迭代（数百万/十亿行）时，使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时，后来才意识到它行不通。这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
这两种方法中，并没有哪一种严格地比另一种好。运行时代码生成可以更好地将多个操作融合在一起，从而充分利用 CPU 执行单元和流水线。矢量化查询执行不是特别实用，因为它涉及必须写到缓存并读回的临时向量。如果 L2 缓存容纳不下临时数据，那么这将成为一个问题，如果我们要尽量使块的大小足够小，从而 CPU 缓存能够容纳下临时数据。在这个假设下，与其他计算相比，读写临时数据几乎是没有任何开销的（相比后者优点：拆分流水线使得中间数据缓存、获取同时运行的类似查询的中间数据以及相似查询的流水线合并等功能很容易实现，并且矢量化查询执行更容易利用 CPU 的 SIMD 功能）。论文表明，将两种方法结合起来是更好的选择，clickhouse 使用了矢量化查询执行，同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。
由于LLM的发展， 很多的数据集都是以DF的形式发布的，所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了，所以本文将对字符串操作方法进行基准测试，看看它们是如何影响pandas的性能的。因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制，它们的行为就会很奇怪。
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度！」，本篇分享一个更常用的加速骚操作。
我们在这里讨论6个新手容易犯的错误，这些错误与你所使用工具的API或语法无关，而是与你的知识和经验水平直接相关。在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示，但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。
在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
Apache Hive是Hadoop之上最流行的数据仓库引擎。提升Hive性能的功能可以显著提高集群资源的整体利用率。Hive使用一连串的运算符来执行查询。这些运算符包括MapTask，ReduceTask或SparkTask，它们在查询执行计划中进行调度。以前这些运算符被设计为每次处理一行数据。一次处理一行导致运算符效率不高，因为需要许多虚函数调用来处理扫描的每一行。另外，如果运算符一次只处理一行，不能利用CPU的SIMD指令集（例如SSE或AVX）进行加速。本文主要介绍如何在Hive中利用基于SIMD的优化，使Apache Parquet表的查询运行效率提升26％以上。
假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后…
当大家谈到数据分析时，提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析，是因为它有很多第三方强大的库来协助，pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的：
作者：xiaoyu 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍：一个半路转行的数据挖掘工程师
【导读】 深度学习工程师、deeplearning4j框架贡献者之一Adam Gibson等人的新书《Deep Learning—A Practitioner's Approach》面向希望学习深度学习的数据科学家和工程师，从实战角度出发带你用DL4j快速上手深度学习方法，这本书的目标是使深度学习大众化，利用DL4J进行一系列深度学习实战，并且介绍了在Spark和Hadoop上使用DL4J进行深度学习开发的教程。 请关注专知公众号 后台回复“DLP” 就可以获取深度学习实战指南 pdf下载 后台回复“DLP
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，支持多个EB级数据源的分析工作负载。Presto用于低延迟的交互式用例以及Meta的长时间运行的ETL作业。它最初于2013年在Meta推出，并于2019年捐赠给Linux基金会。在过去的十年中，随着Meta数据量的超级增长以及新的SQL分析需求，维护查询延迟和可扩展性对Presto提出了令人印象深刻的挑战。其中一个最重要的优先事项是确保查询可靠性不会随着向更小、更弹性的容器分配的转变而退化，这需要查询在显著较小的内存余量下运行，并且可以随时被抢占。此外，来自机器学习、隐私政策和图形分析的新需求已经促使Presto维护者超越传统的数据分析。在本文中，我们讨论了近年来几个成功的演变，这些演变在Meta的生产环境中将Presto的延迟和可扩展性提高了数个数量级。其中一些值得注意的是分层缓存、本地矢量化执行引擎、物化视图和Presto on Spark。通过这些新的能力，我们已经弃用了或正在弃用各种传统的查询引擎，以便Presto成为为整个数据仓库服务的单一组件，用于交互式、自适应、ETL和图形处理工作负载。
近日 Flutter 发布了 3.0 版本，如何同时享受 Flutter 和 Rust 的双重优势呢？答案是 flutter_rust_bridge。
Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象
最近遇到一个性能问题，与Auto-Vectorization in LLVM有关，翻译一下官方介绍 http://llvm.org/docs/Vectorizers.html
众所周知，Spark 框架主要是由 Scala 语言实现，同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口，也是 Scala。然而，在数据科学领域，Python 一直占据比较重要的地位，仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库，例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。
Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy（Numerical Python）是高性能科学技术和数据分析的基础包。 2. NumPy的ndarray:一种对位数组对象。NumPy最
python字符串应该是python里面最重要的数据类型了，因此学会怎么处理各种各样的字符串，显得尤为重要。
1、什么是 In-Memory 深度矢量化（Deep Vectorization）
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库，numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具，能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是，随着数据量的剧增，有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
*免责声明：本练习未考虑诸如交易和佣金之类的费用。作者对使用本文承担的风险或利益概不负责。
影像数据指的是栅格数据，影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。
来源：机器之心 本文约4500字，建议阅读9分钟 本文为你介绍一套基于可微矢量渲染器的解决方案。 2022 年是人工智能生成内容（AI Generated Content，AIGC）爆发的一年，其中一个热门方向就是通过文字描述（text prompt）来对图片进行编辑。已有方法通常需要依赖在大规模数据集上训练的生成模型，不仅数据采集和训练成本高昂，且会导致模型尺寸较大。这些因素给技术落地于实际开发和应用带来了较高的门槛，限制了 AIGC 的发展和创造力发挥。 针对以上痛点，网易互娱 AI Lab 与上海交通
坚持看完每一篇文章，践行自己最初想学好数据分析的目标，我们不像在学校那样，我们现在要提高效率，必须给自己定位目标以驱动型学习，这样才能学好一件事，李笑来说过，给自己正在做的事情赋予伟大的意义，这就是理想。
机器之心专栏 作者：网易互娱 AI Lab 2022 年是人工智能生成内容（AI Generated Content，AIGC）爆发的一年，其中一个热门方向就是通过文字描述（text prompt）来对图片进行编辑。已有方法通常需要依赖在大规模数据集上训练的生成模型，不仅数据采集和训练成本高昂，且会导致模型尺寸较大。这些因素给技术落地于实际开发和应用带来了较高的门槛，限制了 AIGC 的发展和创造力发挥。 针对以上痛点，网易互娱 AI Lab 与上海交通大学合作进行了研究，创新性地提出一套基于可微矢量渲染器
pandas是本系列后续内容所需要的第三方库，它是基于之前介绍的NumPy构建的，使得Python可以更加简单、方便地完成一系列数据分析工作。 📷 首先，使用下面的pandas导入约定： pd是pan
向量化技巧对于数据科学家来说是相当熟知的，并且常用于编程中，以加速整体数据转换，其中简单的数学变化通过可迭代对象（例如列表）执行。未受到重视的是，把有一定规模的代码模块，如条件循环，进行矢量化，也能带来一些好处。
Drill 是一个用于大数据探索的 Apache 开源 SQL 查询引擎。 Drill 的设计初衷是支持对来自现代大数据应用程序的半结构化和快速发展的数据进行高性能分析，同时仍然提供行业标准查询语言 ANSI SQL 的熟悉度和生态系统。 Drill 提供与现有 Apache Hive 和 Apache HBase 部署的即插即用集成。
Python运行的慢是历来被诟病的，一方面和语言有关，另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了，所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码，助力你的数据分析变得更加高效。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2baaamaaadiabyuwlbrpfacgdayeaabqa.f10002.mp4?dis_k=0f930c24bc2393b79e775fb
是否发现pandas库在处理大量数据时速度较慢，并且希望程序运行得更快？当然，有一些使用pandas的最佳实践（如矢量化等）。本文讨论的内容将代码运行得更快，甚至超过采用最佳实践。
循环是程序流程控制的三大剑客之一，没有循环可以说好多功能都不能实现。MATLAB作为一种特殊的编程语言，其在循环的优化上并不是特别出色，但在矩阵化运算（也称矢量化运算）上具有较其他编程语言不可比拟的优势。
简单来说，Numpy 是 Python 的一个科学计算包，包含了多维数组以及多维数组的操作。
index()方法和find()方法的区别是：如果不包含子字符串，index()会抛出一个异常，而find()会返回-1。
对于 Spark 内置的算子，在 Python 中调用 RDD、DataFrame 的接口后，从上文可以看出会通过 JVM 去调用到 Scala 的接口，最后执行和直接使用 Scala 并无区别。而 对于需要使用 UDF 的情形，在 Executor 端就需要启动一个 Python worker 子进程，然后执行 UDF 的逻辑。那么 Spark 是怎样判断需要启动子进程的呢？
包含xy信息的Excel都可以，xy可以在一个字段里，也可以在两个字段中。另外如果包含高程信息，还可以生成三维的矢量数据。
向量化引擎是OLAP数据库提升性能的有效技术。翻到PostgreSQL邮件列表有对向量化引擎的讨论。这里继续进行整理，以作分析。
本文介绍了Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn四个常用的Python库在数据探索、数据处理、数据可视化、机器学习方面的应用。这些库为数据分析提供了强大的支持，使数据处理变得更加简单和高效。
资源矢量化 “清晰”和“体积”的矛盾与麻烦 面对android的各种dpi某事，想要所有设备上的图片都能有最清晰的效果，就意味着每种dpi模式都必须提供一份对应尺寸的资源，除非你不在乎安装包的体积有多大，所以这显然是不可能去做的。 在过去的几年里andorid从mdpi发展到xxxhdpi，每当微信想让相同的图片在更清晰的屏幕上显示我们想要的效果时，我们总要重新提供一份体积更大的高清png并且删掉可能不太多使用的小分辨率图片。 只保留一种分辨率图片的方法确实比所有dpi都来一份体积要小一点，然后只是用一份资
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
