Dask是一个用于并行计算的强大工具,它旨在处理大规模数据集,将数据拆分成小块,并使用多核或分布式系统并行计算。Dask提供了两种主要的数据结构:Dask.array和Dask.dataframe。在本文中,我们将重点介绍Dask.array,它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。
有人认为,由于软件工具的不充分,无法保证完全复现机器学习模型的结果,机器学习领域正「陷入危机」。这个危机可以通过为机器学习从业者提供更好的软件工具来解决。
昨天io模块知识的回顾补充: 用json模块可以把程序中的数据转换为字符串类型存储到文件中,但是字符串类型不安全,可以用记事本 直接打开查看里面的的所有内容
对于经常使用的表(如某些参数表或代码对照表),由于其使用频率很高,要尽量减少表中的记录数量。
几篇文章中,对接口测试进入了大致的讲解,但是前面的没有对代码进行抽离设计,整体的目录都是在一块,看起来杂乱无章,让人头疼。甚至有时候看起来就是没有灵魂。很多人看到你的代码,都无从下眼,找不到怎么去看你的代码,怎么去理清你代码的思路呢。
有时候我们需要处理大型Excel文件,打开时容易出现卡顿、闪退的情况。程序也不例外,如果让程序直接读取大型工作簿中的数据,读取程序本身的运行也会变得缓慢、“卡顿”。
使用本主题中的原则可以构建优化且可伸缩的Schema,并与现有的数据管理流程很好集成。
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
可以将数据信息输入到Python中,也可以从Python中输出数据。通常,导入数据的方法取决于想要输入或输出的数据的格式。
(1)确认压测集群的kubeconfig文件已经上传到Coding仓库的kubeconfig目录下。若无,请参考下述步骤进行配置。
在这个数字化时代,企业的复杂业务逻辑运转需要依赖复杂的业务服务来完成。这些业务服务通常会经历变更、拆分、合并和上云等过程,最终与一些商业软件和云平台深度融合。
在某些时候,如果你尝试使用Excel打开大型csv文件或文本文件,可能无法打开它们。曾经收到一个8GB的大型csv文件,想看一下内容,但无法使用任何尝试过的程序打开它,比如记事本、Excel等。文件太大,程序甚至无法启动。
从上游Oracle数据库中导出的携带中文乱码且编码集为ISO-8859-1的数据文件,将导出的数据文件导入到Hive表,在原始表的基础上通过创建视图,按照与上游接口约定的定长的方式拆分字段时报错,异常内容如下:
在日常工作中,基本都是直接执行python脚本,但最近有个项目,需要提供给外部使用,而使用者又完全没有编程基础,不太可能自己安装python,安装各种依赖,所以将python项目打包为exe程序就显得尤为必要。
如果衡量单元测试对相应代码的测试重量,覆盖率是一个必要非充分条件,因此统计代码的覆盖率,检视单测是否充分,就尤为的重要。
解决方法:MQTT是长连接,相同的参数,设备上线之后,会把之前上线的设备给挤掉。所以需要保证每台机器上边的参数化数据不重复。
训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。
最近遇到一个MySQL数据导入时候遇到问题,先来看下问题产生的具体报错信息如下所示:
setuptools是Python distutils增强版的集合,它可以帮助我们更简单的创建和分发Python包,尤其是拥有依赖关系的。用户在使用setuptools创建的包时,并不需要已安装setuptools,只要一个启动模块即可。
机器学习,不过是和数据和软件打交道。那就应该是是运行代码、迭代算法的简单问题呀?一段时间后,我们就能拥有一个完美的训练有素的ML模型。
本文介绍基于Python语言的netCDF4库,读取.nc格式的数据文件,并提取指定维(时间、经度与纬度)下的变量数据的方法。
1.创建一个虚拟python运行环境,专门用于本系列学习; 2.数据分析常用模块pandas安装 3.利用pandas模块读写CSV格式文件
我是一名高级数据科学家,在 Stackoverflow 的 python 编码中排前 1%,而且还与众多(初级)数据科学家一起工作。下文列出了我常见到的 10 个错误。
继续和大家分享,我去上海美团面试遇到的技术问题,当时,回答的也是马马虎虎的,不能说不好,也不能说好,反正就是没有给面试官一种爽的感觉。
一、什么是Hadoop 二、Hadoop各个组件的作用 三、Hadoop核心组件的架构 3.1、HDFS 3.2、MapReduce 3.3、YARN 四、实时计算和离线计算的过程
文件压缩带来两大好处:它减少了存储文件所需的空间,并加速了数据在网络或者磁盘上的传输速度。在处理大量数据时,这两项节省可能非常重要,因此需要仔细考虑如何在 Hadoop 中使用压缩。
* 对大表做数据拆分,先做垂直拆分(按业务拆分,将不同业务的字段拆分到不同的表、或不同的数据库、甚至不同的实例中),然后做水平拆分(对于无法继续拆分字段的表,如果数据量仍然大到影响性能,则可能还需要以不超过1000W行数据量的标准继续对大表执行拆分,即就是我们常说的数据分片)
Apache HBase 是基于 Hadoop 构建的一个分布式的、可伸缩的海量数据存储系统。常被用来存放一些海量的(通常在TB级别以上)、结构比较简单的数据,如历史订单记录,日志数据,监控 Metrics 数据等等,HBase 提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力。
DVC的建立是为了使ML模型具有可共享性和可复制性。它设计用于处理大型文件、数据集、机器学习模型、度量以及代码。
1、为什么要使用数据库? 数据库技术是计算机科学的核心技术之一。使用数据库可以高效且条理分明地存储数据、使人们能够更加迅速、方便地管理数据。数据库具有以下特点: ·可以结构化存储大量的数据信息,方便用户进行有效的检索和访问 ·可以有效地保持数据信息的一致性.完整性,降低数据冗余 ·可以满足应用的共享和安全方面的要求 2、数据库的基本概念 ⑴什么是数据? 数据就是描述事物的符号记录,数据包括数字、文字、图形、声音、图像等;数据在数据库中以“记录”的形式存储,相同格式和类型的数据将存放在一起;数据库中,每一行数据就是一条“记录”。 ⑵什么是数据库和数据库表? 不同的记录组织在一起就是数据库的“表”,也就数说表就是来存放数据的,而数据库就是“表”的集合。 ⑶什么是数据库管理系统? 数据库管理系统(DBMS)是实现对数据库资源有效组织、管理和存取的系统软件。它在操作系统的支持下,支持用户对数据库的各种操作。DBMS主要有以下功能: ·数据库的建立和维护功能:包括建立数据库的结构和数据的录入与转换、数据库的转储与恢复、数据库的重组与性能监视等功能 ·数据定义功能:包括定义全局数据结构、局部逻辑数据结构、存储结构、保密模式及数据格式等功能。保证存储在数据库中的数据正确、有效和相容,以防止不合语义的错误数据被输入或输出, ·数据操纵功能:包括数据查询统计和数据更新两个方面 ·数据库的运行管理功能:这是数据库管理系统的核心部分,包括并发控制、存取控制、数据库内部维护等功能 ·通信功能:DBMS与其他软件之间的通信 ⑷什么是数据库系统? 数据库系统是一人一机系统,一由硬件、操作系统、数据库、DBMS、应用软件和数据库用户组成。 ⑸数据库管理员(DBA) 一般负责数据库的更新和备份、数据库系统的维护、用户管理工作、保证数据库系统的正常运行。 3、数据库的发展过程 ·初级阶段-第一代数据库:在这个阶段IBM公司研制的层次模型的数据库管理系统-IMS问世 ·中级阶段-关系数据库的出现:DB2的问世、SQL语言的产生 ·高级阶段-高级数据库:各种新型数据库的产生;如工程数据库、多媒体数据库、图形数据库、智能数据库等 4、数据库的三种模型 ·网状模型:数据关系多对多、多对一,较复杂 ·层次模型:类似与公司上下级关系 ·关系模型:实体(实现世界的事物、如×××、银行账户)-关系 5、当今主流数据库 ·SQLServer:Microsoft公司的数据库产品,运行于windows系统上。 ·Oracle:甲骨文公司的产品;大型数据库的代表,支持linux、unix系统。 ·DB2:IBM公司的德加·考特提出关系模型理论,13年后IBM的DB2问世 ·MySQL:现被Oracle公司收购。运行于linux上,Apache和Nginx作为Web服务器,MySQL作为后台数据库,PHP/Perl/Python作为脚本解释器组成“LAMP”组合 6、关系型数据库 ⑴基本结构 关系数据库使用的存储结构是多个二维表格,即反映事物及其联系的数据描述是以平面表格形式体现的。在每个二维表中,每一行称为一条记录,用来描述一个对象的信息:每一列称为一个字段,用来描述对象的一个属性。数据表与数据库之间存在相应的关联,这些关联用来查询相关的数据。关系数据库是由数据表之间的关联组成的。其中: ·数据表通常是一个由行和列组成的二维表,每一个数据表分别说明数据库中某一特定的方面或部分的对象及其属性 ·数据表中的行通常叫做记录或者元组,它代表众多具有相同属性的对象中的一个 ·数据表中的列通常叫做字段或者属性,它代表相应数据库中存储对象的共有的属性 ⑵主键和外键 主键:是唯一标识表中的行数据,一个主键对应一行数据;主键可以有一个或多个字段组成;主键的值具有唯一性、不允许为控制(null);每个表只允许存在一个主键。 外键:外键是用于建立和加强两个表数据之间的链接的一列或多列;一个关系数据库通常包含多个表,外键可以使这些表关联起来。 ⑶数据完整性规则 ·实体完整性规则:要求关系中的元组在主键的属性上不能有null ·域完整性规则:指定一个数据集对某一个列是否有效或确定是否允许null ·引用完整性规则:如果两个表关联,引用完整性规则要求不允许引用不存在的元组 ·用户自定义完整性规则 7、SQLServer系统数据库 master数据库:记录系统级别的信息,包括所有的用户信息、系统配置、数据库文件存放位置、其他数据库的信息。如果该数据库损坏整个数据库都将瘫痪无法使用。 model数据库:数据库模板 msdb数据库:用于SQLServer代理计划警报和作业 tempdb数据库:临时文件存放地点
Rec是一个用来验证和转换数据文件的Java应用。从第一行代码到v1版本成形,仅仅经历了一个半月的时间,作为一个开源项目,在很多方面都有着各种各样的纠结。 需求 Rec的需求源自于我们团队所做项目的特
如果您使用NVIDIA Visual Profiler或nvprof命令行工具,那么现在是时候转换到更新的工具了:NVIDIA Nsight工具。
当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下:
我们在实际应用中往往情景会更复杂,上一个章节说明了多个数据表间的横向和纵向汇总,那么如果是多个文件去汇总呢?如果是多个文件夹下的多个文件去汇总呢?本节我们就来学几招。
PostgreSQL 是一个很有意思的数据库,在使用中有一些习惯可以在同等的硬件下,更加有效的使用硬件提供的资源,让管理和使用POSTGRESQL 获得更多的性能。下面就说说一些使用POSTGRESQL 的习惯。
Hudi 支持在写入操作期间对存储上未提交的数据进行全自动清理。 Apache Hudi 表中的写入操作使用标记来有效地跟踪写入存储的数据文件。 在这篇博文中,我们深入探讨了现有的直接标记文件机制的设计,并解释了它在 AWS S3 等云存储上对于非常大的写入的性能问题。 我们展示了如何通过引入基于时间线服务器的标记来提高写入性能。
实践中,MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面,如下图所示:
数据科学家是“在统计方面比任何软件工程师都要出色,在软件工程方面比任何统计学家都出色的人”。许多数据科学家都有统计学背景,但很少有软件工程经验。我是一位高级数据科学家,在Python编码的Stackoverflow上排名第一,并与许多(初级)数据科学家合作。下面是我经常看到的10个常见错误。
img垂直拆分的优点: 可以使得行数据变小,在查询时减少读取的Block数,减少I/O次数。此外,垂直分区可以简化表的结构,易于维护。 垂直拆分的缺点: 主键会出现冗余,需要管理冗余列,并会引起Join操作,可以通过在应用层进行Join来解决。此外,垂直分区会让事务变得更加复杂;
我们都知道,随着业务量的增长,数据量也会随之增加,这个时候就需要关注业务大表,因为大表会影响查询性能,DDL变更时间很长,影响业务的可用性,同时导致从库延迟很大,如果业务做了读写分离,导致用户重复操作产生脏数据,例如重复下单。
TiDB-Lightning Toolset 是一套快速全量导入 SQL dump 文件到 TiDB 集群的工具集,自 2.1.0 版本起随 TiDB 发布,速度可达到传统执行 SQL 导入方式的至少 3 倍、大约每小时 100 GB,适合在上线前用作迁移现有的大型数据库到全新的 TiDB 集群。
本文根据冯森在【第十三届中国数据库技术大会(DTCC2022)】线上演讲内容整理而成。
最近发现自己特愿意扯和分享内容本身无关的事情,下述内容纯闲扯: pandas应该怎么分享困扰了我好久,但是看我公众号的朋友更困惑的是这个人为啥要分享pandas,分享这个东西有什么用呢?所以我决定先分享pandas能做什么,然后再从基础概念开始分享全面的知识点。我希望我的文章能成为某些朋友的中文API,将来应用遇到困难直接查询我的文章即可! 首先介绍什么是pandas panda我们很熟悉!蠢萌蠢萌,让人想抱起来捏两下的国宝! pandas是什么啦!遥记英文老师曾讲S是复数的意思! 那pandas就是!
Mysql开发技巧: MySQL开发技巧(一) MySQL开发技巧(二) MySQL开发技巧(三)
数据文件是Apache Iceberg表真实存储数据的文件,一般是在表的数据存储目录的data目录下,如果我们的文件格式选择的是parquet,那么文件是以“.parquet”结尾,例如:
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
数据科学家是“比任何软件工程师都更擅长统计,比任何软件工程师都更擅长软件工程的的统计学家”。许多数据科学家都有统计学背景却缺乏在软件工程方面的经验。我是资深的数据科学家,在StackOverflow中python编码排名前1%。今天我们来聊聊我经常看到的很多(初级)数据科学家常犯的10个编程错误。
随着各行各业电子信息化的不断加深,线上交易数据保持了长时间高速增长的态势,对数据存储的需求越来越大,数据库管理系统(DBMS)面临越来越大的性能、空间和稳定性压力。在此过程中,得利于计算&存储&网络等硬件领域的不断进步,业界流行的数据库管理系统逐步从单机架构向分布式架构演变。笔者希冀从梳理数据库管理系统所面临的一个又一个实际挑战及业界所提出的诸多解决方案的过程中,发现片缕灵感以指引未来的数据库开发工作。
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