特别是，在处理表格数据或执行需要二维结构的操作时，将 1−D 数组转换为 2−D 数组的能力是一项基本技能。 在本文中，我们将探讨使用 Python 将 1−D 数组转换为 2−D 数组的列的过程。...我们将介绍各种方法，从手动操作到利用强大的库（如 NumPy）。无论您是初学者还是经验丰富的 Python 程序员，本指南都将为您提供将数据有效地转换为 2-D 数组格式所需的知识和技术。...2−D 数组 二维数组，也称为二维数组或矩阵，通过组织行和列中的元素来扩展一维数组的概念。它可以可视化为网格或表格，其中每个元素都由其行和列索引唯一标识。...为了确保 1−D 数组堆叠为列，我们使用 .T 属性来转置生成的 2−D 数组。这会将行与列交换，从而有效地将堆叠数组转换为 2−D 数组的列。...总之，这本综合指南为您提供了在 Python 中将 1−D 数组转换为 2-D 数组列的各种技术的深刻理解。
本文将深入剖析Hive、Presto（Trino）的特点、应用场景，并通过丰富的代码示例展示如何在大数据环境中利用这些工具进行高性能SQL查询。...列式处理与编码优化： 利用列式存储和高效的压缩编码，仅扫描查询所需列，降低I/O开销，提升查询速度。...Trino相对于Presto的增强特性高级安全与合规： 提供细粒度的访问控制、行级与列级安全策略，以及与企业身份验证和授权系统的紧密集成，确保数据安全与合规性。...代码示例：Trino企业级特性应用使用Trino的行级安全策略：-- 假设有基于角色的行级过滤器（RLS）已配置SELECT * FROM salesWHERE user_id = 'user1' --...Presto（Trino） 在需要快速、交互式查询多种数据源的场景中表现出色，如即席分析、商业智能报告和实时数据探索。
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。...Presto通过向读取器发出复杂对象所需的索引或键来支持子字段剪枝。读取器将根据列格式（如ORC [38]或Parquet [39]）跳过未使用的子字段。...基于过滤器的延迟物化：在为一批行应用一组过滤器时，Presto跟踪已满足过滤器谓词的行。对于在该批次中未通过早期过滤器的行，没有必要评估甚至材料化需要其他过滤器的列的行。...这也可以扩展到具有其他类型分区，如模块哈希或z-排序。具有相同分区键（由表列表示）的行属于同一分区。图6显示了哈希分区的示例，其中表在列col1上进行了分区，哈希函数mod（3）导致3个分区。...为了解决上述问题，Delta被集成到Presto中。Delta是Meta内部的一种解决方案，允许对表进行变异，具有添加或移动列或行的灵活性。
from_unixtime(CAST(timestamp AS INT),'yyyyMMdd')from_unixtime(CAST(timestamp AS INT),'yyyy-MM-dd HH:dd:ss')日期转时间戳...行专列、列转行行转列：feature_listA,B,C变成：featureABCSELECT featureFROM ( select feature_list from table)tmp1LATERAL...这样，可以在Presto上按clk_time从小到大将feature_val变成一行并用逗号隔开。...DISTRIBUTE BY子句用于确保具有相同特征的数据行（如owner和primary_key）发送到同一个reducer。在每个reducer上，SORT BY对数据进行排序。...为了在Presto或Spark SQL中实现类似的局部排序需求，请使用窗口函数（如使用OVER和PARTITION BY子句）。
分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。但是，大多数机器学习算法都需要数字特征作为输入，这意味着我们需要在训练模型之前将分类特征转换为数字特征。...在本文中，我们将探讨在 Python 中将分类特征转换为数字特征的各种技术。...在本文结束时，您将很好地了解如何在机器学习项目中处理分类特征。 标签编码 标签编码是一种用于通过为每个类别分配一个唯一的整数值来将分类数据转换为数值数据的技术。...例如，可以分别为类别为“红色”、“绿色”和“蓝色”的分类特征（如“颜色”）分配值 0、1 和 2。 标签编码易于实现且内存高效，只需一列即可存储编码值。...结论 综上所述，在本文中，我们介绍了在 Python 中将分类特征转换为数字特征的不同方法，例如独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码。方法的选择取决于分类特征的类型和使用的机器学习算法。
本指南介绍如何在 Linux 中将图像转换为 ASCII 格式。我们将使用Jp2a。Jp2a 是一个命令行工具，可帮助你将给定的图像转换为 ascii 字符格式。...要在 Arch Linux 及其变体如 Manjaro Linux 上安装 Jp2a，请运行： $ sudo pacman -S jp2a 在 Debian、Ubuntu、Linux mint 上：...yum install epel-release $ sudo yum install jp2a 在 openSUSE 上： $ sudo zypper install jp2a 在 Linux 中将图像转换为...$ jp2a --height=20 --width=40 arch.jpg 在 X 列和 Y 行中以 ASCII 格式打印图像 以下命令将给定的图像文件转换为 ASCII 并以 50 列和 30 行的形式打印输出...$ jp2a --size=50x30 arch.jpg 输出: image-20220109225658093 使用 Jp2a 在 X 列和 Y 行中以 ASCII 格式打印图像 将边框设置为 ASCII
这些是Presto特定的数据源 （1）Connector Connector是适配器，用于Presto和数据源（如Hive、RDBMS）的连接。...2）Presto的存储单元包括： Page：多行数据的集合，包含多个列的数据，内部仅提供逻辑行，实际以列式存储。...Block：一列数据，根据不同类型的数据，通常采取不同的编码方式，了解这些编码方式，有助于自己的存储系统对接presto。...（3）固定宽度的String类型的block，所有行的数据拼接成一长串Slice，每一行的长度固定。 （4）字典block：对于某些列，distinct值较少，适合使用字典保存。...而是根据场景，如count，avg等聚合运算，是边读数据边计算，再清内存，再读数据再计算，这种耗的内存并不高。但是连表查，就可能产生大量的临时数据，因此速度会变慢，反而Hive此时会更擅长。
Merge On Read (MOR): 使用列式存储格式（如parquet）+ 行存（如Avro）存储数据。更新被增量写入delta文件，后续会进行同步/异步压缩产生新的列式文件版本。...Presto-Hive将其拆分转换为可序列化的HiveSplit以进行传递。因为它需要标准的切片，所以它将丢失从FileSplit扩展的复杂切片中包含的任何额外信息的上下文。...如果Presto不向hadoop Configuration对象传递会话配置，那么最初的想法是在metastore中将同一个表注册为增量表。...然后使用查询谓词获取其他详细信息，如开始提交时间、最大提交时间等。...该方案旨在解决： 存储和维护最新文件的元数据 维护表中所有列的统计信息，以帮助在扫描之前有效地修剪文件，这可以在引擎的查询规划阶段使用。 为此，Presto也需要一些变更。
如任务运行在数据的节点上，这样可以减少网络开销。 Presto ConnectorSplitManager ? 结构上殊途同归！...Split：分布式处理的一个数据分区，有的系统叫Shard、Partition等，功能类似； Page：一个Split中一次返回的多行数据的集合，包含多个列的数据。内部仅提供逻辑行，实际以列式存储。...Presto 在判断 isFinish() 为 false时，会一直遍历获得 Page； Block：一列数据，根据不同类型的数据，通常采取不同的编码方式。...如：Slice、Int、Long、Double、Block 等； Presto查询索引条件下推过程 上文提到，ConnectorSplitManager 在创建 Split 时可以按照查询条件的字段尽量减少数据扫描区间...条件下推的场景 讲了那么多，下推无非就是要把 SQL 的查询逻辑转换为底层可识别的逻辑运算。Presto 只是一个分布式SQL执行引擎，其本身并不管理数据。
3.表类型 Hudi支持的表类型如下： 写入时复制：使用专有的列文件格式（如parquet）存储数据。在写入时执行同步合并，只需更新版本并重写文件。...读取时合并：使用列（如parquet） +行（如Avro）文件格式的组合存储数据。更新记录到增量文件，并随后压缩以同步或异步生成列文件的新版本。...支持使用基于列和行的格式进行近实时分析，以平衡分析性能和流式采集以及自动切换。 3.一份数据 通过集成Spark、Hive、Presto、Flink、Tensorflow、Pytorch等多种引擎。...分布式索引服务器可以与查询引擎（如spark, presto）一起启动，以避免跨运行重新加载索引，并实现更快和可扩展的查找。 Delta【开源】 ?...CarbonData是市场上最早的产品，由于物化视图、二级索引等先进的索引，它具有一定的竞争优势，并被集成到各种流/AI引擎中，如Flink、TensorFlow，以及Spark、Presto和Hive
OLAP引擎/工具/数据库，技术选型可有很多选择，传统公司大多以Congos、Oracle、MicroStrategy等OLAP产品，互联网公司则普遍强势拥抱开源，如 Presto，Druid ，Impala...开源技术选型，MOLAP可选Kylin、Druid，ROLAP可选Presto、impala等 Presto Presto 是由 Facebook 开源的大数据分布式 SQL 查询引擎，基于内存的低延迟高并发并行计算...Presto应用场景： ? Druid Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，用于解决如何在大规模数据集下进行快速的、交互式的查询和分析。...场景特征： 大多数是读请求 数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列 较少的查询...(通常每台服务器每秒数百个查询或更少) 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒 列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行）
如何通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组？ 难度：L1 问题：通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组 rand_arr。...如何在 NumPy 数组中删除包含缺失值的行？ 难度：L3 问题：选择 iris_2d 中不包含 nan 值的行。...如何在 NumPy 数组中将所有缺失值替换成 0？ 难度：L2 问题：在 NumPy 数组中将所有 nan 替换成 0。...这些数值分别代表每一行的计数数量。例如，Cell(0,2) 中有值 2，这意味着，数字 3 在第一行出现了两次。 50. 如何将 array_of_arrays 转换为平面 1 维数组？...如何在 2 维 NumPy 数组中找到每一行的最大值？ 难度：L2 问题：在给定数组中找到每一行的最大值。
通过批、流方式将数据以Hudi格式写入数据湖中，而Hudi提供的事务、主键索引以及二级索引等能力均可加速数据的写入，数据写入Hudi后，数据文件的组织会以列存（基础文件）和行存（增量日志文件）方式存储，...同时借助Hudi提供的各种表服务，如 •Cleaning：清理服务，用来清理过期版本的文件；•Clustering：数据聚簇，将文件按照某些列进行聚簇，以重新布局，达到优化查询性能的效果；•Replication...； 而对于查询引擎而言，Hudi可以将其表信息注册至Metastore中，查询引擎如Presto即可与Metastore交互获取表的元信息并查询表数据。...现阶段PrestoDB支持查询两种Hudi表类型：针对读友好的COPY_ON_WRITE类型（存列存格式）和写友好的MERGE_ON_READ类型（列存+行存格式）；支持已经相对完备。...关于通过Clustering加速Presto的查询性能上面已经讲述完了，当然对于Clustering还有后续的规划：落地更多的用例；将Clustering作为一个更轻量级的服务调用；分优先级及分层（如多个
-B 或 --before-context= : 除了显示符合样式的那一行之外，并显示该行之前的内容。 -c 或 --count : 计算符合样式【查找的字符】的列数。...-n 或 --line-number : 在显示符合样式的那一行之前，标示出该行的列数编号。 -o 或 --only-matching : 只显示匹配PATTERN 部分。...-x --line-regexp : 只显示全列符合的列。 -y : 此参数的效果和指定"-i"参数相同。...*$//g' 192.168.1.100 多点编辑 一条sed命令，删除 testfile 第三行到末尾的数据，并把 HELLO 替换为 RUNOOB : $ nl testfile | sed -e...-e 表示多点编辑，第一个编辑命令删除 testfile 第三行到末尾的数据，第二条命令搜索 HELLO 替换为 RUNOOB。
行式存储与列式存储列式存储是指一列中的数据在存储介质中是连续存储的；行式存储是指一行中的数据在存储介质中是连续存储的。行数据库在大数据查询时候会出现以下问题： 1....在没有索引情况下，要把一行全部查出来，进行大量IO。比如要计算一天中某一列的平均值，行存储要查询所有行，列存储只需要查询这一列。 2. 索然建立索引和物化视图可以快速定位列，但是也要花费时间。...除非在处理查询时，要用到很多列的数据，这种情况用行存储是高效的。那什么时候使用列式存储，什么时候使用行式存储？如果一个OLPA类型查询，在海量数据行中，只关心几列数据，效率就比较低了。...这种情况列存储就有很大优势。同样如果每次查询设计的数据量较小，或者大部分查询都需要整行数据，行存储就有优势。...，可以针对该列的数据类型、数据量大小等因素动态选择压缩算法，以提高物理存储利用率;如果某一行的某一列没有数据，那在列存储时，就可以不存储该列的值，这将比行式存储更节省空间HDFS（分布式文件系统）HDFS
这些是 Presto 特定的数据源 Connector Connector 是适配器，用于 Presto 和数据源（如 Hive、RDBMS）的连接。...中的数据库 Table：对应 MySql 中的表 2）Presto 的存储单元包括： Page：多行数据的集合，包含多个列的数据，内部仅提供逻辑行，实际以列式存储。...Block：一列数据，根据不同类型的数据，通常采取不同的编码方式，了解这些编码方式，有助于自己的存储系统对接 presto。...（4）字典 block：对于某些列，distinct 值较少，适合使用字典保存。...server.log：这个是 Presto 使用的主要日志文件。一般情况下，该文件中将会包括server初始化失败时产生的相关信息。
事实上它支持大多数常见格式，如 JSON、Apache ORC、Apache Parquet 等。...查询由客户端（如命令行界面 (CLI)、BI 工具或支持 SQL 的笔记本）提交给Coordinator。Coordinator使用元数据和数据分布信息解析、分析和生成最优查询执行计划。...更新现有的一组行将导致为正在更新的行重写整个 parquet 文件。 • Merge-On-Read (MOR)：数据以 Parquet 文件格式（列）和 Avro（基于行）文件格式的组合存储。...更新记录到基于行的增量文件，直到压缩，这将产生新版本的列文件。...这有助于构建增量数据管道及其分析 • 实时——通过内联合并列式和基于行的文件，提供来自 MoR 表的最新提交数据 AWS S3 — 数据湖 数据湖是存储来自不同来源的数据的中心位置，例如结构化、半结构化和非结构化数据
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