Python由于其易用性而成为最流行的语言，它提供了许多库，使程序员能够开发更强大的软件，以并行运行模型和数据转换。
对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。
读者的问题涉及到地理信息系统（GIS）操作的一系列步骤，具体包括将栅格数据转换为点数据、为这些点数据添加XY坐标、通过空间连接给这些点添加行政区属性、以及计算指定行政区的质心。读者在使用ArcGIS软件完成前两步时未遇到明显问题，但在执行第三步时遇到了性能瓶颈，即使用ArcGIS和GeoPandas进行空间连接操作时系统会卡死。为了解决这个问题，读者尝试使用了dask-geopandas来处理约两百万个点的数据，但似乎遇到了错误。
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。
Pandas 是数据科学和分析领域中使用最广泛的库之一，但在处理大型数据集时，性能可能成为一个挑战。本篇博客将介绍一些高级技巧，帮助你优化 Pandas 操作，提高代码执行效率。
在高并发的数据处理场景中，接口响应时间的优化显得尤为重要。本文将分享一个真实案例，其中一个数据量达到200万+的接口的响应时间从30秒降低到了0.8秒内。这个案例不仅展示了问题诊断的过程，也提供了一系列有效的优化措施。
在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy） ，PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。
Dask、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块，各有其特点和应用场景：
hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数
Arxiv.org大家一定都不陌生，学习数据科学的最佳方法之一是阅读Arxiv.org上的开源研究论文。但是即使对于经验丰富的研究人员来说，从大量的研究论文中找出想读的内容也是非常不容易的。Connected等论文之类的工具可以提供一些帮助，但是它们根据论文之间共享的引用和参考书目来衡量相似性的，这当然非常的好，并且也很简单，但是文档中文本的语义含义也是一个衡量相似度非常重要的特征。
注：本文的大部分内容摘录自论文《TLSF: a New Dynamic Memory Allocator for Real-Time Systems》，可以通过“科学上网”访问如下链接阅读原文：http://www.gii.upv.es/tlsf/files/ecrts04_tlsf.pdf。
为了更了解其他人对软件工程的看法，我开始疯狂在 YouTube 上追 TechLead 的视频。在接下来的几天里，我为他在 Google 工作时提出的一道面试题想出了各种解决方案。
摘要：eBay的CAL（Central Application Logging）系统负责收集eBay各种应用程序的日志数据，并且通过Hadoop MapReduce job生成日志报告，应用程序开发人员与运维人员通过报告可获得以下内容：
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。
Dask 是一个开源库，旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。
最近一段时间对《仙侠道》的服务端进行了一系列针对GC的调优，这里跟各位分享一下调优的经验。
首先看一下测试nc文件，总计7个文件，每个文件大约6.7G，是CNRM-CM6-1-HR模式按照25年的时间分开存储的。
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回它们的数组下标。
作为这种转变的示范，越来越多的在线数据科学平台现在正在添加GPU解决方案。一些示例是：Kaggle，Google Colaboratory，Microsoft Azure和Amazon Web Services（AWS）。
进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，是操作系统进行资源分配和调度的一个独立单位；
并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法，以提高程序的性能。在 NumPy 中，可以使用一些工具和技术来进行并行计算，充分利用多核处理器的优势。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算，并通过实例演示如何应用这些技术。
分布式文件系统用于解决海量数据存储的问题，腾讯大数据采用HDFS（Hadoop分布式文件系统）作为数据存储的基础设施，并在其上构建如Hive、HBase、Spark等计算服务。 HDFS块存储采用三副本策略来保证数据可靠性，随着数据量的不断增长，三副本策略为可靠性牺牲的存储空间也越来越大。如何在不降低数据可靠性的基础上，进一步降低存储空间成本，成为腾讯大数据迫切需要解决的问题。 我们对facebook版本的hadoop raid分析发现，还有很多细节需要优化改进，本文就hadoop raid存在的问题进行探
The business world communicates, thrives and operates in the form of data. 商业世界以数据的形式进行通信、繁荣和运营。 The new life essence that connects tomorrow with today must be masterfully kept in motion. 连接明天和今天的新生命精华必须巧妙地保持运动。 This is where state-of-the-art workflow management provides a helping hand. 这就是最先进的工作流程管理提供帮助的地方。 Digital processes are executed, various systems are orchestrated and data processing is automated. 执行数字流程，协调各种系统，实现数据处理自动化。 In this article, we will show you how all this can be done comfortably with the open-source workflow management platform Apache Airflow. 在本文中，我们将向您展示如何使用开源工作流管理平台Apache Airflow轻松完成所有这些操作。 Here you will find important functionalities, components and the most important terms explained for a trouble-free start. 在这里，您将找到重要的功能、组件和最重要的术语，以实现无故障启动。
在本节中，我们使用 Dask 和 dask.delayed 并行化简单的 for 循环样例代码。通常，这是将函数转换为与 Dask 一起使用所需的唯一函数。
一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间
原理：在进行shuffle的时候，须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据，那么大部分task可能就只会分配到10条数据，然后1秒钟就运行完了；但是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。因此，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。
不论是Hive还是Spark SQL在使用过程中都可能会遇到小文件过多的问题。小文件过多最直接的表现是任务执行时间长，查看Spark log会发现大量的数据移动的日志。我们可以查看log中展现的日志信息，去对应的路径下查看文件的大小和个数。
Python Tricks Author：梁云 转自：Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时
https://hortonworks.com/blog/expressing-data-processing-in-apache-tez/
来源：Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3
进程: 进程是操作系统的概念. 每当我们执行一个程序时,对于操作系统来讲就创建了一个进程. 在这个过程中,伴随着资源的分配和释放. 可以认为进程是一个程序的一次执行过程.
你可以使用Dr. Elephant来分析你的作业（只需在搜索页贴入你的作业ID），就可以知道你的作业有哪些地方需要优化。
数据流 首先定义一些属于。MapReduce作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务（task）来执行，其中包括两类任务，map任务和reduce任务。 有两类节点控制着作业执行过程，：一个jobtracker以及一系列tasktracker。jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务，来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时，将运行进度报告发送给jobtracker，jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败，jobtracker可以再另外衣tasktracker节点上重新调度该任务。 Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为输入分片（input split）或简称分片。Hadoop为每个分片构建一个map任务，并由该任务来运行用户自定义的map函数从而处理分片中的每条记录。 拥有许多分片，意味着处理每个分片所需要的时间少于处理整个输入数据所花的时间。因此，如果我们并行处理每个分片，且每个分片数据比较小，那么整个处理过程将获得更好的负载平衡，因为一台较快的计算机能够处理的数据分片比一台较慢的计算机更多，且成一定比例。即使使用相同的机器，处理失败的作业或其他同时运行的作业也能够实现负载平衡，并且如果分片被切分的更细，负载平衡的质量会更好。 另一方面，如果分片切分的太小，那么管理分片的总时间和构建map任务的总时间将决定着作业的整个执行时间。对于大多数作业来说，一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小，默认是64MB，不过可以针对集群调整这个默认值，在新建所有文件或新建每个文件时具体致死那个即可。 Hadoop在存储有输入数据（Hdfs中的数据）的节点上运行map任务，可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。现在我们应该清楚为什么最佳分片大小应该与块大小相同：因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。如果分片跨越这两个数据块，那么对于任何一个HDFS节点，基本上不可能同时存储这两个数据块，因此分片中的部分数据需要通过网络传输到map任务节点。与使用本地数据运行整个map任务相比，这种方法显然效率更低。 map任务将其输出写入本地硬盘，而非HDFS，这是为什么？因为map的输出是中间结果：该中间结果由reduce任务处理后才能产生最终输出结果，而且一旦作业完成，map的输出结果可以被删除。因此，如果把它存储在HDFS中并实现备份，难免有些小题大做。如果该节点上运行的map任务在将map中间结果传送给reduece任务之前失败，Hadoop将在另一个节点上重新运行这个map任务以再次构建map中间结果。 reduce任务并不具备数据本地化的优势——单个reduce任务的输入通常来自于所有mapper的输出。在下面的李宗中，我们仅有一个reduce任务，其输入是所有map任务的输出。因此，排过序的map输出需要通过网络传输发送到运行reduce任务的节点。数据在reduce端合并，然后由用户定义的reduce函数处理。reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。对于每个reduce输出的HDFS块，第一个副本存储在本地节点上，其他副本存储在其他机架节点中。因此，reduce的输出写入HDFS确实需要占用网络带宽，但这与正常的HDFS流水线写入的消耗一样。 一个reduce任务的完成数据流如下：虚线框表示节点，虚线箭头表示节点内部数据传输，实线箭头表示节点之间的数据传输。
作者 | 梁云1991 来源 | Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法
来源：Python与算法之美 编辑：梁云1991 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（ju
作者 | 梁云1991 来源 Python与算法之美 一、分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（j
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！
原文标题：Why you should forget ‘for-loop’ for data science code and embrace vectorization 作者：Tirthajyoti Sarkar 翻译：杨金鸿 校对：丁楠雅 本文长度为1986字，建议阅读5分钟 数据科学需要快速计算和数据转换的能力。Python中的NumPy对象提供了优于常规编程结构算法，比如for循环。如何用简单的代码来演示它呢在11月27日至12月3日的KDnugget网站上，这篇文章被转载最多(http
检测系统瓶颈 性能调优 创建一项基线，用来评估系统的首次运行性能（即集群默认配置） 分析Hadoop计数器，修改，调整配置，并重新执行任务，与基线进行比较 重复执行第2步，直到最高效率 识别资源瓶颈 内存瓶颈 当发现节点频繁出现虚拟内存交换时表示出现了内存瓶颈 CPU瓶颈 通常情况下，处理器负载超过90%，在多处理器系统上整体负载超过50% 判断是否是单个特定线程独占了CPU IO瓶颈 磁盘持续活动率超过85%（也有可能是由CPU或内存导致） 网络带宽瓶颈 在输出结果或shuffle阶段从map拉取数据时
今天的任务是将伦敦自行车租赁数据分为两组，周末和工作日。将数据分组到更小的子集进行进一步处理是一种常见的业务需求，我们将看到Spark如何帮助我们完成这项任务。
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。 大多数Dask AP
大家好我是费老师，geopandas作为我们非常熟悉的Python GIS利器，兼顾着高性能和易用性，特别是在其0.12.0版本开始使用全新的shapely2.0矢量计算后端后，性能表现更是一路狂飙。
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/sort-integers-by-the-number-of-1-bits/
Hive作为大数据平台举足轻重的框架，以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一。
一个=位工作了 7 年的程序员，去字节面试，被问到时间轮的问题。他说这个问题超出了他的知识面，自己也在网上也找了一些文章学习，但还是理解得不是很深刻。他希望让我出一期关于时间轮的面试题解析。今天，就给这位粉丝安排。
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