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如何从 Pandas 迁移到 Spark？这 8 个问答解决你所有疑问

Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。...有的，下面是一个 ETL 管道，其中原始数据从数据湖（S3）处理并在 Spark 中变换，加载回 S3，然后加载到数据仓库（如 Snowflake 或 Redshift）中，然后为 Tableau 或...用于 BI 工具大数据处理的 ETL 管道示例 在 Amazon SageMaker 中执行机器学习的管道示例 你还可以先从仓库内的不同来源收集数据，然后使用 Spark 变换这些大型数据集，将它们加载到...Parquet 文件中的 S3 中，然后从 SageMaker 读取它们（假如你更喜欢使用 SageMaker 而不是 Spark 的 MLLib）。

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亚马逊将自有服务数据的压缩从 Gzip 切换为 Zstd

作者 | Renato Losio 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 最近，亚马逊前副总裁 Adrian Cockcroft 在推文中特别指出了从 gzip 切换到 Zstandard 压缩所带来的好处...Cockcroft 回复说： 亚马逊从 gzip 切换到 zstd，压缩 S3 存储量减少了大约 30%，达艾字节的规模。...起初，Cockcroft 的表述在社区中引发了质疑，一些开发人员询问亚马逊如何在 S3 上压缩客户数据。亚马逊一名内部员工澄清道： Adrian 说错了，或许是所有人都误解了他的意思。...他的意思是亚马逊改变了在 S3 中存储自有服务数据（主要是日志）的方式——从 gzip 日志切换到 ztsd 日志，我们（作为 S3 的一个客户）能够将 S3 存储成本降低 30%。...亚马逊在一些托管服务的 API 中公开了 Zstandard 和对其他压缩算法的支持。

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亚马逊全面发力AI，推机器学习托管服务、四项新工具，还有AI硬件

亚马逊敏锐地捕捉到了这个痛点，在今天的创新大会AWS Re:INVENT上，亚马逊云服务AWS的CEO，Andy Jassy向4万多个到场观众介绍了这一整套加速机器学习流程的托管服务，SageMaker...SageMaker的构成： ? 编码 从零搭建带有虚拟学习环境的Web应用程序，用来数据挖掘清理和处理。 开发者可以在这上面跑常规类型的实例，或者GPU驱动的实例。...训练的数据从S3（全称Amazon Simple Storage Service）读取，生成的数据也会放进S3。经过模型生成的数据是基于模型的参数的，而不是模型演算出来的代码。...然后用户还可以把训练的数据先放在AWS的简易内存服务（Simple Storage Service，简称S3）。...音频转文本系统Amazon Transcribe system 可以把音频文件中的人类语言直接转成文本 现在网络上的音频内容越来越多，怎么从音频中识别检索提取出特定的信息是个大难题。

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亚马逊改进平台SageMaker，更新内置算法和Git集成

首先列出的是Sagemaker Search，它使AWS客户能够找到AI模型训练运行独特的组合数据集，算法和参数。它可以从SageMaker控制台访问。...Wood博士写道，“使用Step Functions，你可以自动将数据集发布到Amazon S3，使用SageMaker训练数据的ML模型，并部署模型进行预测，它会监视SageMaker（和Glue）作业...整体升级还包括可视化和与版本控制系统Git的集成，这有助于跟踪和协调文件中的更改。...在Amazon SageMaker中存储存信息。...通过几乎完全专注于客户的要求，我们正在通过亚马逊SageMaker在现实世界中使机器学习变得有用和可用方面取得了实际进展，在AI方面，认证，实验和自动化并不总是你能想到的第一件事，但我们的客户告诉我们，

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亚马逊把生成式AI开发门槛打下去了

为避免此类情况，SageMaker HyperPod 会在训练期间定期保存AI模型，并提供从最新快照恢复训练的功能。...这些库会自动将开发人员的模型分散到集群中的芯片上，而且还可以将训练该模型的数据拆分为更小，更易于管理的部分。 其次，在推理方面，亚马逊云科技推出了SageMaker Inference功能。...在聊天界面中，SageMaker Canvas提供了许多与您正在使用的数据库相关的引导提示，或者你可以提出自己的提示。...S3中的所有操作数据。...在量子位与亚马逊云科技数据库和迁移服务副总裁Jeff Carter的交流过程中，他发表了如下看法： 我希望我们生活在一个合作的世界里，每个LLM都擅长于不同的方面，我认为这种情况会持续下去，这种专业化水平也会持续一段时间

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Pandas DataFrame 数据存储格式比较

Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。...推荐阅读：详解 16 个 Pandas 读与写函数 创建测试Dataframe 首先创建一个包含不同类型数据的测试Pandas Dataframe。...我们对测试的结果做一个简单的分析 CSV 未压缩文件的大小最大 压缩后的尺寸很小，但不是最小的 CSV的读取速度和写入速度是最慢的 Pickle 表现得很平均 但压缩写入速度是最慢的 Feather 最快的读写速度...所以，除了速度和大小，还有更多的因素。 未压缩的CSV可能很慢，而且最大，但是当需要将数据发送到另一个系统时，它非常容易。...ORC作为传统的大数据处理格式（来自Hive）对于速度的和大小的优化是做的最好的，Parquet比ORC更大、更慢，但是它却是在速度和大小中取得了最佳的平衡，并且支持他的生态也多，所以在需要处理大文件的时候可以优先选择

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有助于机器学习的7个云计算服务

以下是七种不同的基于云计算的机器学习服务，可帮助人们理解数据集中的相关性和信号。 (1)Amazon SageMaker 亚马逊公司创建了SageMaker，以简化使用其机器学习工具的工作。...Amazon SageMaker将不同的AWS存储选项(S3、Dynamo、Redshift等)组合在一起，并将数据传输到流行的机器学习库(TensorFlow、MXNet、Chainer等)的Docker...在最终模型作为自己的API部署之前，可以使用Jupyter记事本跟踪所有工作。SageMaker将用户的数据移动到亚马逊公共云的服务器中，因此用户可以专注于思考算法而不是过程。...最有趣的选择是，微软公司已添加基础设施，以便从人工智能中学到的内容，并将预测模型转换为在Azure公共云中运行的Web服务。...名为Delta的混合数据存储是可以存储大量数据然后快速分析的地方。当新数据到达时，它可以压缩到原有的存储器中以进行快速重新分析。

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Python链式操作：PyFunctional

y) ● 易表达且功能完整的API ● 读写 text, csv, json, jsonl, sqlite, gzip, bz2和lzma/xz文件 ● 并行化“embarrassingly...读/写SQLite3 PyFunctional可以读取和写入SQLite3数据库文件。...写入文件 就像PyFunctional可以从csv, json, jsonl, sqlite3和text文件读取一样，也可以写入它们。有关完整的API文档，请参阅集合API表或者官方文档。...压缩文件 PyFunctional将自动检测用gzip, lzma/xz和bz2压缩的文件。这是通过检查文件的前几个字节来确定它是否被压缩，因此不需要修改代码来工作。...要编写压缩文件，每个to_函数都有一个参数compression，可以将其设置为默认None用于无压缩，gzip或gz用于gzip压缩，lzma或xz用于lzma压缩和bz2用于bz2压缩。

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提升数据分析效率：Amazon S3 Express One Zone数据湖实战教程

实现概述 技术架构组件 实现步骤概览 第一步：构建数据湖的基础 第二步：选择并查看数据集 第三步：在 Athena 中搭建架构 第四步：数据转换与优化 第五步：查询和验证数据 第六步：将更多数据添加到表...第七步：性能和成本效益分析 体会 结语 附录 提升数据分析效率：Amazon S3 Express One Zone数据湖实战教程 （声明：本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权，包括不限于在...• Amazon Athena：用于查询存储在 S3 Express One Zone 中的数据。 • Amazon Glue：数据目录和 ETL 作业。...：选择并查看数据集 本示例使用 NOAA 全球历史气候网络日报 (GHCN-D)数据，数据存储在 amazon s3 对象存储中，我们只需要拉取即可： aws s3 ls s3：//aws-bigdata-blog...--human-readable | head -5 成功查询到 15 年至 19 年的分区里的文件： img 第六步：将更多数据添加到表 现在，将更多数据和分区添加到上面创建的新表中

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PyTorch 分布式训练原来可以更高效 | Q推荐

前者采用数据并行的方式，而后者则通常采用模型并行的方式中。数据并行更易于使用且应用更为广泛，模型并行目前还不够成熟，尚缺乏统一的方案。在 PyTorch 中实现数据并行的方式有以下三种。...在 PyTorch、Horovod、TensorFlow 等框架的基础上，Amazon SageMaker 分布式训练使用分区算法，在亚马逊云科技 GPU 实例中自动拆分大型深度学习模型和训练集，减轻开发者需手动执行的工作量...在进行分布式训练的过程中需要加载训练数据，传统的方式通过代码实现该过程，将数据分片，拷贝到多台机器上，因此会带来很大一部分数据拷贝开销。...而采用 Amazon SageMaker 进行分布式训练则可以将数据直接从 Amazon S3 中下载到训练机器上，解决了开发者手动进行数据分片和数据传输的问题。...模型构建与训练 模型的开发是一个非常繁琐的过程，从数据标记到数据预处理、模型训练、模型评估到模型的更新和部署，在每个环节，算法工程师都需要不停进行来回迭代。

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如何使用 Python 只删除 csv 中的一行？

在本教程中，我们将学习使用 python 只删除 csv 中的一行。我们将使用熊猫图书馆。熊猫是一个用于数据分析的开源库;它是调查数据和见解的最流行的 Python 库之一。...它包括对数据集执行操作的几个功能。它可以与NumPy等其他库结合使用，以对数据执行特定功能。 我们将使用 drop（） 方法从任何 csv 文件中删除该行。...在本教程中，我们将说明三个示例，使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时，您将熟悉该概念，并能够从任何 csv 文件中删除该行。 语法 这是从数组中删除多行的语法。...最后，我们使用 to_csv（） 将更新的数据帧写回 CSV 文件，设置 index=False 以避免将行索引写入文件。...它提供高性能的数据结构。我们说明了从 csv 文件中删除行的 drop 方法。根据需要，我们可以按索引、标签或条件指定要删除的行。此方法允许从csv文件中删除一行或多行。

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「出圈」工业，亚马逊云凭什么？

机器之心原创 作者：吴昕 「互联网 + 消费者」模式所创造的价值已经充分释放并趋于平缓，亚马逊希望从机器学习即服务市场（MLaaS）中受益，该市场正依靠基于云技术的日渐增长。...新服务以工业和制造业客户为中心，有望帮助 AWS 在其中获得强大的吸引力。亚马逊在将其零售业务中的技术应用于其它行业方面将更加积极，不过其核心关键词仍然是简单易用和性价比高。...为了保持平台与时俱进，SageMaker 不断在新数据上接受训练，扩展其识别对象、场景和活动的能力，从而提高准确识别的能力，用户可以「坐享其成」。...SageMaker 也可以有效贴近工业的实际需求，降低算法实施过程中开发、环境、运维对工程师的依赖。...Service 可以帮助客户在使用 Amazon 托管 ElasticSearch 服务时通过 UltraWarm 服务自动将冷数据从 EBS 挪到 S3（S3 对象存储的价格大概仅为 EBS 块存储的

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女朋友问小灰：什么是数据仓库？什么是数据湖？什么是智能湖仓？

通过这些多样的存储方案，我们可以高效低成本地进行数据分析、机器学习、大数据处理、日志分析等工作。 为了从数据湖及专门构建的存储中获取最大收益，企业希望在不同系统之间轻松移动数据。...Lake Formation能够从数据库及对象存储中收集并分类数据，将数据移动到AmazonS3数据湖内，使用机器学习算法清理并分类数据，使得云端安全数据湖的构建周期大大缩短。...其中包括亚马逊云科技的几个重要法宝： Amazon Athena 交互式查询服务，支持使用标准SQL语句在S3上分析数据。...该服务还可以在加载数据前对其进行批处理、压缩、转换和加密，从而最大程度地减少所用存储量，同时提高安全性。...后来，在亚马逊云科技的帮助下，有道乐读项目实现了无服务器的数据湖，并且基于Amazon Personalize的个性化推荐以及大数据服务，为小读者们提供了精准的图书推送。

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MySQL HeatWave获取生成式AI和JavaScript等强大新功能

JavaScript代码在GraalVM虚拟机中执行，提供了安全的沙箱计算和内存使用，并阻止直接网络和文件系统访问。...首先，HeatWave开始支持Apache Avro数据文件格式，以增强对CSV和Apache Parquet格式的兼容性。该功能支持多种压缩算法，在不同算法之间性能一致。...同时，分析方面还可以从支持Parquet标准之上的开源表格式Delta、Iceberg和Hudi中受益。 接下来，HeatWave增加了在亚马逊网络服务云上运行的支持。...这意味着客户在亚马逊S3对象存储中已经存在的任何格式的数据现在都可以在HeatWave中处理。即使HeatWave本身运行在甲骨文自己的AWS账户中，但仍可以连接到客户账户中的数据。...在LLM方面，HeatWave可以使用BERT和Tfidf从数据库文本列内容生成嵌入，并与标量数据列的数值表示一起提交给AutoML。从所有这些输入生成优化的模型。

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不卷自研大模型，金山办公如何创新生成式AI？

从与金山办公合作的亚马逊云科技大模型服务来看，Amazon Bedrock在安全合规方面也助力颇多。...据亚马逊云科技解决方案架构师介绍，在开发之初就考虑到安全性和隐私保护，帮助客户保护敏感数据： 首先，Amazon Bedrock从服务设计层面就确保了客户的数据以及客户相关的信息不会被用于进一步训练模型...在数据存储、现代化应用开发、AI/ML、芯片等层面，金山办公与亚马逊云科技都有深度合作。 例如，WPS Office通过使用Amazon S3高效低成本地实现了PB级海量数据存储。...通过Amazon S3的智能分层功能，在存储方面获得了40%以上的成本优化效果；利用亚马逊云科技在美国、日本和印度的节点，将终端用户的响应延迟从日常大于1秒减少稳定至500毫秒以下。...在构建精细化运营方面，金山办公基于机器学习平台Amazon SageMaker服务构建了从用户识别、用户转换到流失用户挽回的一整套用户精细化运营路径，通过人工智能预测用户购买，增强用户转化率。

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激荡十年，从未来窗口 re:Invent 看云计算发展变迁 | Q推荐

那段时间，贝索斯在一本书中偶然看到“基元”的概念，于是尝试将“基元”的概念应用到开发中——将计算和存储分离为最小、最简单的元件，供开发者使用、创造。通过这个方式，亚马逊内部的创造力得到极大的释放。...正是在这场大会上，亚马逊云科技推出了业界首款云原生数据仓库 Amazon Redshift，标志着云原生开始从概念落地为产品，从理念上升为可落地的技术栈。...数据产品生态也在以惊人的速度进行创新，从传统的关系型数据库拓展到各类非关系型数据库和大数据相关的云服务， 2014 年 re:Invent 上，亚马逊云科技推出首款专门为云打造的数据库 Amazon Aurora...v2 版，Aurora Serverless v2 可以在一秒内将数据库工作负载从数百个事务扩展到数十万个事务。...2017 年的 re:Invent 上，亚马逊云科技发布面向所有开发人员和数据科学家的全托管的机器学习服务——Amazon SageMaker。

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社交产品后端架构设计

相反的，我们应该依靠一个现有的可用的系统，例如亚马逊S3，S3是非常流行的对象存储系统，具有可用性和弹性存储。...我们也可以考虑谷歌云存储或Rackspace的云文件等，但S3似乎是明显的赢家，它提供更优质的服务。 S3已经支持数据分区。S3能够水平伸缩，冷热数据拆分，并根据keys分区。...我们将在文章的索引部分讨论索引需求。但现在，让我们只需要注意，我们将用标识符存储内容，并且在某个地方做了索引。似乎亚马逊的S3最适合这种情况。...在这种情况下，我们可以尝试帧内压缩和帧间压缩技术。 但总的来说我们可以采用zpaq和fp8来应对所有压缩需求。我们也可以尝试非常适合我们业务场景的WebP。...一般情况下，我们的API会使用gzip，我们API response总是经过gzip压缩过的。 数据转码 考虑到我们需要处理多个设备，多个操作系统和屏幕分辨率，我们的内容存储和处理时应与设备无关。

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如何用Amazon SageMaker 做分布式 TensorFlow 训练？（千元亚马逊羊毛可薅）

在附加于您的私有 VPC 的由 Amazon SageMaker 托管的 Amazon VPC 网络中，从 Amazon SageMaker 笔记本实例启动分布式训练作业。...以下是它们在设置训练数据管道的时间方面的差异： 对于 S3 数据源，在每次启动训练作业时，它将使用大约 20 分钟时间从您的 S3 存储桶复制 COCO 2017 数据集到附加于每个训练实例的存储卷。...对于 EFS 数据源，它将使用大约 46 分钟从您的 S3 存储桶复制 COCO 2017 数据集到您的 EFS 文件系统。您只需要复制此数据一次。...在训练期间，将通过网络接口从挂载于所有训练实例的共享 EFS 文件系统输入数据。...在训练期间，将通过网络接口从挂载于所有训练实例的共享 Amazon FSx Lustre 文件系统输入数据。

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