python读写文件的api都很简单，一不留神就容易踩”坑“。笔者记录一次踩坑历程，并且给了一些总结，希望到大家在使用python的过程之中，能够避免一些可能产生隐患的代码。...'rb') as f: for line in f.readlines(): print(line) 这对方法在读取小文件时确实不会产生什么异常，但是一旦读取大文件，很容易会产生...我们首先来看看这两个方法： 当默认参数size=-1时，read方法会读取直到EOF，当文件大小大于可用内存时，自然会发生内存溢出的错误。 ?...read方法 同样的，readlines会构造一个list。list而不是iter，所以所有的内容都会保存在内存之上，同样也会发生内存溢出的错误。 ?...，则可以用readline方法或直接迭代文件（python这里封装了一个语法糖，二者的内生逻辑一致，不过显然迭代文件的写法更pythonic ）每次读取一行，效率是比较低的。
当涉及到使用DF时，Arrow比Numpy提供了更多的优势。 PyArrow可以有效地处理内存中的数据结构。...比如想使用PyArrow读取CSV，则必须使用下面的代码。...', use_nullable_dtypes=True) 速度对比 根据官方的介绍我们都知道，使用Arrow主要就是提高了速度，那么我们来做一个简单的测试： 使用NumPy和PyArrow的读取相同的...互操作性 就像CSV文件可以用pandas读取或在Excel中打开一样，Arrow也可以通过R、Spark和Polars等不同程序访问。...这样做的好处是，在这些程序之间共享数据是简单、快速和高效的内存。 4. Copy-on-Write 这是一种内存优化技术，用于提高处理大型数据集时的性能并减少内存使用。
因此，所以通过使用Categorical可以极大的减少内存使用量。...让我们读取目标数据集，看看内存的差异： triplets.info(memory_usage="deep") # Column Non-Null Count Dtype # ---...parquet会保留数据类型，在读取数据时就不需要指定dtypes。parquet文件默认已经使用了snappy进行压缩，所以占用的磁盘空间小。...chatgpt说pyarrow比fastparquet要快，但是我在小数据集上测试时fastparquet比pyarrow要快，但是这里建议使用pyarrow，因为pandas 2.0也是默认的使用这个...pandas是单线程的，但Modin可以通过缩放pandas来加快工作流程，它在较大的数据集上工作得特别好，因为在这些数据集上，pandas会变得非常缓慢或内存占用过大导致OOM。 !
1.表现，速度以及记忆效率 正如我们所知，pandas是使用numpy建立的，并非有意设计为数据帧库的后端。因为这个原因，pandas的主要局限之一就是较大数据集的内存处理。...所以，长话短说，PyArrow考虑到了我们以往1点几版本的内存限制，允许我们执行更快、内存更高效的数据操作，尤其对大型数据集来说。...以下是使用Hacker News数据集（大约650 MB）读取没有pyarrow后端的数据与使用pyarrow后端读取数据之间的比较（许可证CC BY-NC-SA 4.0）： %timeit df =...如您所见，使用新的后端使读取数据的速度提高了近 35 倍。...同样，使用 pyarrow 引擎读取数据肯定更好，尽管创建数据配置文件在速度方面没有显著改变。 然而，差异可能取决于内存效率，为此我们必须进行不同的分析。
、15、82.5）这个数据组进行压缩，问题是该组中数据格式并不一致且占用内存空间大小不同，也就没法进行特定的压缩手段； 列式存储则不同，它的存储单元是某一列数据，比如（张三、李四）或者（15，16），那么就可以针对某一列进行特定的压缩...，因此这部分看起来总让人想起hadoop的分区。。。。。。...文件格式的设定一方面是针对Hadoop等分布式结构的适应，另一方面也是对其嵌套支持、高效压缩等特性的支持，所以觉得从这方面理解会更容易一些，比如： 嵌套支持：从上一章节知道列式存储支持嵌套中Repetition...，另外元数据中的额外k/v对可以用于存放对应列的统计信息； Python导入导出Parquet格式文件 最后给出Python使用Pandas和pyspark两种方式对Parquet文件的操作Demo吧，...engine的话，报错信息中说可以安装pyarrow或者fastparquet，但是我这里试过fastparquet加载我的parquet文件会失败，我的parquet是spark上直接导出的，不知道是不是两个库对
这意味着当你在pandas 2.0中读或写Parquet文件时，它将默认使用pyarrow来处理数据，从而使操作更快、更节省内存。 什么是Pyarrow?...Pyarrow是一个提供列式内存格式的库，它是一种组织数据的方式，使其更容易读取和并行处理。...总之，在pandas 2.0中使用pyarrow后端可以使数据操作更快、更节省内存，尤其是在处理大型数据集时。...写入时复制优化 这是一种内存优化技术，类似于Spark执行代码的方式，在pandas中用来提高性能，减少处理大数据集时的内存使用。...这意味着，如果你有相同数据的多个副本，它们都可以引用相同的内存，直到你对其中一个进行修改。这可以大大减少内存的使用，提高性能，因为你不需要对数据进行不必要的复制。
如果您使用fastparquet，索引可能会或可能不会写入文件。 这意外的额外列会导致一些数据库（如 Amazon Redshift）拒绝该文件，因为该列在目标表中不存在。...对 Parquet 文件进行分区 Parquet 支持根据一个或多个列的值对数据进行分区。...c 引擎时获得更快的解析时间和更低的内存使用。...nrowsint，默认为None 要读取的文件行数。用于读取大文件的片段。 low_memoryboolean，默认为True 在块中内部处理文件，从而在解析时降低内存使用，但可能混合类型推断。...如果使用'zip'，ZIP 文件必须只包含一个要读取的数据文件。设置为None表示不进行解压缩。
Pandas团队花了相当长的时间研究了这个问题。第一个基于PyArrow的字符串dtype在pandas 1.3中可用。它有潜力将内存使用量减少约70％并提高性能。...必须安装PyArrow才能使用此选项。 PyArrow与NumPy对象dtype有不同的行为，可能会让人难以详细理解。Pandas团队实现了用于此选项的字符串dtype，以与NumPy的语义兼容。...merge是另一个常用的函数，现在速度会更快。Pandas团队希望现在使用基于PyArrow支持的DataFrames的体验会更好。...Object是唯一可以容纳整数和字符串的数据类型。这对许多用户来说是一个很大的问题。Object列会占用大量内存，导致计算无法正常进行、性能下降等许多问题。...这个变化会影响所有的数据类型，例如将浮点值设置到整数列中也会引发异常。
计算机C盘文件管理 认识C盘 C盘在计算机中发挥的作用 C盘文件结构 合理清除C盘文件，释放占用内存 1:磁盘清理 2:关闭休眠功能（可能会扩大很多空间）** 3：开启电脑存储感知 4：设置新内容保存的位置...4：桌面文件夹或者快捷方式不宜布局太多 5:计算机内存和C盘此类盘符有什么关系 推荐一个好用的查找文件的工具（可以全局查找） 推荐一个查看文件占用的工具（强烈推荐） 认识C盘 C盘在计算机中发挥的作用...带$号，不建议删除 C::AMTAG 与分区助手有关的文件，可以进行删除 C：\DumpStack.log.tmp 微软的转储堆栈文件，windows读取文件的时候会用到此文件 C:\hiberfil.sys...Windows操作系统文件使用，包含机器状态，以及睡眠和休眠节能状态使用，可以选择进行删除 C:\pagefile.sys 操作系统虚拟内存文件，可以提供大型程序的备用内存 C:swapfile.sys...** 4：桌面文件夹或者快捷方式不宜布局太多 不要为了方便，就使劲在桌面堆文件夹或者快捷方式，这些东西会占用C盘内存的，对C盘的启动速度有影响。
笔者最近在尝试使用PySpark，发现pyspark.dataframe跟pandas很像，但是数据操作的功能并不强大。...1 利于分析的toPandas() 介于总是不能在别人家pySpark上跑通模型，只能将数据toPandas()，但是toPandas（）也会运行慢 运行内存不足等问题。...1.1 内存不足 报错： tasks is bigger than spark.driver.maxResultSize 一般是spark默认会限定内存，可以使用以下的方式提高： set by SparkConf...,Apache Arrow：一个跨平台的在内存中以列式存储的数据层，用来加速大数据分析速度。...分区的个数决定了并行计算的粒度。比如说像是下面图介个情况，多个分区并行计算，能够充分利用计算资源。
如果你对你的DataFrame有操作方面的问题，或者你不能将它读进内存，那么在读取文件的过程中有两个步骤可以使用来减小DataFrame的空间大小。...值得注意的是，如果跟行数相比，category数据类型的列数相对较小，那么catefory数据类型可以减小内存占用。...你可以将每个CSV文件读取成DataFrame，将它们结合起来，然后再删除原来的DataFrame，但是这样会多占用内存且需要许多代码 更好的方式为使用内置的glob模块。...你可以给glob()函数传递某种模式，包括未知字符，这样它会返回符合该某事的文件列表。在这种方式下，glob会查找所有以stocks开头的CSV文件： ?...glob会返回任意排序的文件名，这就是我们为什么要用Python内置的sorted()函数来对列表进行排序。
3.1 入湖 优化commit时的内存占用 在介绍流程前，我们先简单介绍下Iceberg文件的组织结构。...由于数据湖表设置有分区，所以输入的数据会根据分区设置生成多个文件，如果设置有N个分区字段，往往生成的文件个数就会是任务个数的N倍。...刚开始我们采用Iceberg提供的小文件合并服务来解决这个问题，但是由于数据量太大和文件数量过多，我们发现自动合并小文件服务占用了太多的计算资源，因此需要从源头上解决这个问题。...支持根据时间区间合并小文件 在已有的合并小文件实现中，我们通常是对单个分区的文件进行小文件合并，这样可以避免由于表中小文件太多导致任务占用的资源太多，但是日志文件单个分区依然有几十TB，这依然会导致一个...Job需要占用太多的计算资源，并且Job失败的重试代价比较大，为此我们实现了可以基于时间分区的小文件合并。
CPU 密集型进程，使用大量 CPU 会导致平均负载升高；大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载很高，此时 CPU 使用率也会比较高。...%wa表示IO等待占用CPU的百分比，如果wa%过高，说明cpu耗费在上面的时间太多。 iostat或者查看磁盘监控进一步判断。await 响应时间应该低于5ms，如果大于10ms就比较大了。...它的数据是基于文件获取，可以跨多个分区操作。 df 命令使用 statfs 系统调用，直接读取分区的超级块信息获取分区使用情况。它的数据基于分区元数据，只能针对整个分区。...Shared:多个进程共享的内存总额 Buffers/cached:磁盘缓存的大小，Buffers是系统存放需要写入磁盘数据的临时区域，cached是操作系统从磁盘中读取进来的缓存数据 第一行 Mem...是从操作系统的角度来看，Buffers/cached 都占用了内存，应该计入used，所以对于操作系统来说，used = 操作系统使用的内存 + 各个应用程序使用的内存 + Buffers + cached
在使用Hadoop过程中，小文件是一种比较常见的挑战，如果不小心处理，可能会带来一系列的问题。...HDFS 命名空间树和相关的元数据作为对象保存在 NameNode 的内存中（并备份到磁盘上），每个对象一般占用大约 150 个字节。 下面的两个方案说明了小文件的问题。...NameNode还必须跟踪集群上的block位置的变化，太多的小文件也会导致NameNode在DataNode耗尽磁盘上的数据空间之前，就先耗尽内存中的元数据空间。...在MapReduce中，每读取一个block都需要1个Map Container。因此，小文件会降低性能，增加应用开销，因为每个任务都需要自己的JVM进程。...这意味着，如果你有很多小文件，每个文件都在不同的分区中读取，这将导致大量的任务开销。
partition对应的hdfs文件占用空间特别大，如果恰巧这个文件是不可切分的，极端情况下会导致只有一个线程去解析这个大文件，降低了数据读写的并发度，拉长了数据解析时间，遇到这种问题的解决办法是： 临时解决方案...，如果同时写入的的文件较多或者内存回收占用时间较长，会导致map方法在600秒内没有读、写或状态更新，job会被尝试终结，解决方法是调高默认的task超时时间，由10分钟调高到20分钟。...在读取大文件时执行时间特别长。...5.3.1 空文件生产 在使用的过程中会出现生成众多临时小文件及生成size 为0的小文件，增加了hdfs namenode内存压力，同时空文件也会导致spark表查询失败，可通过LazyOutputFormat...5.4 reduce个数调整 目前日志解析的reduce侧主要用于orc数据写入，当reduce个数较少时，会导致reduce内存溢出，而reduce个数较多时，可能会导致非常多的小文件且占用集群过多资源
程序产生小文件的原因 程序运行的结果最终落地有很多的小文件，产生的原因： 读取的数据源就是大量的小文件 动态分区插入数据，会产生大量的小文件，从而导致map数量剧增 Reduce...，文件的元数据信息会分别存储在内存和磁盘中，磁盘中的fsimage作为冷备安全性保障，内存中的数据作为热备做到快速响应请求（+editslog）。...2、repartition/coalesce 对于已有的可以使用动态分区重刷数据，或者使用Spark程序重新读取小文件的table得到DataFrame，然后再重新写入，如果Spark的版本>=2.4那么推荐使用...by相关的shuffle操作时，会产生很多小文件；太多的小文件对后续使用该表进行计算时会启动很多不必要的maptask，任务耗时高。...)，最后也就只会生成10个文件，也表示只会运行10个task，就会有大量executor空跑，cpu core空转的情况； 而且coalesce的分区缩减是全在内存里进行处理，如果当前处理的数据量过大
，程序会通过沙盘来读取数据，然后最后写入沙盘虚拟出来的文件中，不会写入硬盘，所以在沙盘里面做的任何操作及产生的后果都会在沙盘程序结束后消失。...它的特点是可以单独一个程序放在沙盘里运行，工作影响范围小，不占用太多额外的存储和内存，古董机力荐。...Shadow Defender 的不同之处在于支持排除与转储功能。你可以把处于影子模式中的文件或文件夹置入排除列表，那么你的所有更改将被保存到原始分区。...如果造出了一些想要的文件，还可以对这些文件右键保存到真实的分区里，用现代化叫“穿透” 它的特点是可以保护单个或多个分区，工作影响范围较大较灵活，不占用额外的存储和内存，古董机力荐。...它的特点是自由独立操作，覆盖面较大，多用于软件开发测试，但占用大、配置高，古董机别手贱。 VMware的同类软件还有：Vmware Fusion、VirtualBox等等，看个人喜好选择即可。
物理安全是系统安全的前提5 硬盘空间满了怎么处理，怎么找到硬盘中的大文件首先使用 df -h 查看硬盘的使用情况，找到是哪个分区空间满了；然后去对应分区使用 du -sh * 或者 du -a 查看哪个文件占空间比较大...6 硬盘明明有很多空间，为什么无法存储文件原因是所在分区的inode号满了，df -i 可以查看 inode 的使用情况。...7 进程使用内存问题7.1 内存泄露：Memory Leak指程序中用 malloc 或 new 申请了一块内存，但是没有用 free 或 delete 将内存释放，导致这块内存一直处于占用状态。...原因：给应用分配内存太少：比如虚拟机本身可使用的内存 (一般通过启动时的VM参数指定) 太少。应用用的太多，并且用完没释放，浪费了。此时就会造成内存泄露或者内存溢出。...\;10 su、su - 和 sudo 的区别su username：非登录式切换，即不会读取目标用户的配置文件，不改变当前工作目录，即不完全切换su - username：登录式切换，会读取目标用户的配置文件
HBase 读取性能优化 ---- 1. HBase服务端优化 1.1 读请求是否均衡 如果数据吞吐量较大，且一次查询返回的数据量较大，则Rowkey 必须进行散列化处理，同时建表必须进行预分区处理。...1.3 HFile 文件是否太多 一个 Store 中包含多个 HFile 文件，文件越多，检索所需的 IO 次数越多，读取延迟也越高。...HBase列簇设计优化 建议在任何业务都应该设置布隆过滤器，通常设置为 row，除非确定业务随机查询类型为 row + column，则设置为 rowcol（适合大量指定column的场景，这种场景下占用的缓存内存以及磁盘的量会增加...1.2 写入请求是否均衡 检查 RowKey 设计以及预分区策略，保证写入请求均衡。针对get查询为主的表，可以使用hash预分区策略；针对scan为主的表，建议使用分段预分区的策略。...这是由于HBase的rowkey会被多次冗余存储，RowKey越大，浪费的内存和硬盘资源也会越多。 Value过大也会对性能产生很大的影响，也会影响到HBase的响应速度。
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