Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行，可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行，可以使用isin。...df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] 将多个条件与&： df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name...& df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B 以上就是Python DataFrame根据列值选择行的方法
账单表字段很少且结构很简单,Java程序多线程间隔拉取数据到ES集群,然后对拉取后的数据进行更新,现在拉取数据平均时间在4s-10s(小分片执行时间在4s,大的分片在10s左右). 4...: 1, rpts: 1 }).limit(5000) 5、更新逻辑 为了避免重复拉取数据,对已拉取的数据进行状态更新,根据no账单号,使用{ $unset: { billSt: "" }}...seeks 如何大概估算seeks，可以计算组合索引前导列distinct值.主要针对范围，如果是等值，比如这个rpts等于就1个而已，所以seeks就是1就可以找到索引数据，而ut范围扫描，必须要扫描...，R是range范围,查询语句：ut:{ $gte: new Date(1595638774822) }, billSt: 1, rpts: 1 }，由于索引特性，如果索引前导列是范围，后面等值列条件只能通过索引过滤...通常时间都范围，效果比较差，如本次案例就是如此.或者说第一列是范围查询，如果索引只有一列，范围查询是可以使用且无效率问题，主要针对组合索引时，前导列变成范围查询时+加上等值或者其他条件时，这个组合索引效率才有问题
ranger插件开发的上下两篇文章介绍了如何在ranger中支持一个新的服务，并开发对应的客户端插件。但知其然还要知其所以然，简单的几个接口调用的背后，其内部最终是如何进行权限校验的。...RangerPolicyResource 对应一个具体的资源，其类成员value指示该资源的具体值列表。因为在web控制台中，同一个资源允许配置多个值。...【鉴权的处理流程】 ---- 鉴权之前，插件先需要初始化，初始化时会启动一个线程定期从ranger服务端拉取策略，每次拉取策略本质上是发送一个rest请求，ranger服务端收到请求后，将具体服务的所有策略信息按...从策略仓库中，根据请求资源、获取匹配的policyEvaluator列表。...例如，包含同一个资源的多个策略如何进行排序，同一个策略中的不同策略条件如何相互作用（允许条件、否决条件、排除条件）等等。这些内容对整体的流程不构成影响，后续再抽空补充。
Maximum-value Columns （最大值列） 指定增量查询获取最大值的列，多列使用逗号分开。指定后，这个处理器只能检索到添加/更新的行。...Fetch Size （拉取数据量） 0 每次从查询结果中拉取的数据量。...列使用Avro逻辑类型。...Fetch Size （拉取数据量） 0 每次从查询结果中拉取的数据量。...列使用Avro逻辑类型。
1.1.3 倒排索引 倒排索引是一种高效的检索技术，它允许用户根据输入的条件快速定位到对应的时间线。...进一步地，根据查询中的其他筛选条件，比如IP地址，结合数据块内记录的最大值和最小值，我们可以更精确地筛选出符合条件的数据。...我们面临的挑战在于，现有的一些技术栈，如 Apache Arrow 库，将数据的拉取和解压操作混合在一起，这不利于我们插入自定义逻辑。...对于冷查询，网络 IO 通常是瓶颈，因为需要从远端拉取数据。因此，我们引入了预取机制，通过一个后台线程提前进行数据拉取，同时主线程负责 CPU 密集型的计算工作。...此外，我们还实现了对 SST 文件的并发拉取。当系统判断用户需要拉取大量数据（例如 100 M）时，我们会将数据拆分成多个部分，并通过多个后台线程并行拉取。
为此，我们提供了资金管理平台，该平台拥有账户收支流水和账单拉取等功能，以及现金流打标能力，为资金部提供更加精准的现金流分析。...可以继续添加其他渠道的处理逻辑 // 请求支付系统拉取账单文件，同步返回处理中，异步MQ通知下载结果 BaseResult result = cnRegionDataFetcher.applyFileBill...通过动态配置，可以在运行时根据不同的环境或需求来进行灵活的参数设置。运行时注入：使用SpEL，可以在运行时动态注入属性值，而不需要在编码时硬编码。这对于需要根据当前上下文动态调整属性值的场景非常有用。...条件判断与业务逻辑：SpEL支持复杂的条件判断和逻辑计算，可以方便地在运行时根据条件来执行特定的代码逻辑。例如，在权限控制中，可以使用SpEL进行资源和角色的动态授权判断。...可以使用 SpEL 表达式来指定需要解析的单元格、行、列等等，提取数据并应用相应的逻辑。这使得解析过程更加灵活和可扩展。规则引擎：在使用规则引擎时，SpEL 可以用于定义规则条件和执行动作。
我们是不是很好奇配置中心如何做到实时更新并且通知到客户端的这也是一个面试中经常会问到的题目。下面我们就以apollo为例吧去分析分析它是如何实现的。为什么选择Apollo来分析列？...同样的配置中心的更新是如何通知到客户端列？是服务端主（configService）动通知到客户端（client）告诉它某某你的应用的配置被修改了，原来的值是啥被修改后的值是啥？...客户端得到状态码是200并且会根据nameSpace立即去服务端拉取最新的配置。...这里其实有一个问题，为什么不直接在长链接中返回变更后的结果，而是返回一个变更的通知，需要客户端根据这个变更通知立即去拉取新的配置？...是不是拉取不了配置，整个我们的客户端应用也要跟着受影响列，我们的配置基本上是改动的频率也是比较小的，即使我们的配置中心挂掉了，我们还有一份本地文件系统来兜底，这个文件目录默认是/opt/data或C:\
，维护版本信息，发出通知触发告警 实时数据脱敏：根据需要对指定列进行脱敏，例如替换为***，MD5加盐等。...1.3 全量拉取模块（FullPuller） ? 全量拉取可用于初始化加载(Initial load), 数据重新加载，实现上我们借鉴了sqoop的思想。...因为mysql innDB的主键列与数据存储顺序一致。 2)实际拉取 每个分片代表一个小任务，由拉取转换模块通过多个并发度的方式连接slave从库进行拉取。...全量拉取对源端数据库是有一定压力的，我们做法是： 从slave从库拉取数据 控制并发度6~8 推荐在业务低峰期进行 全量拉取不是经常发生的，一般做初始化拉取一次，或者在某种情况下需要全量时可以触发一次。...对于全量抽取，ums_id是一个值，该值为全量拉取event的ums_id号，表示该批次的所有数据是一批的，因为数据都是不同的可以共享一个ums_id_号。
该行为包括已经 DB 转换的绑定参数值与返回的行值之间的比较，并不总是对于 SQL 列类型（如 UUID）是“对称”的，具体取决于不同的 DBAPI 如何接收这些值以及它们如何返回它们，因此需要在这些列类型上添加额外的...特殊逻辑确保允许通过模拟 URL 的形式。拉取请求由 Grigoriev Semyon 提供。...特殊逻辑确保模拟形式的URL可以通过。感谢 Grigoriev Semyon 的拉取请求。...特殊逻辑确保允许通过 URL 的模拟形式。感谢 Grigoriev Semyon 的拉取请求。...更新了反射逻辑，以正确考虑此选项。感谢 Pavel Siarchenia 的拉取请求。
ifif(一个逻辑值，不可以是多个逻辑值组成的向量){code }控制code到底可运行如果逻辑值是T，就运行如果是F，就不运行。...elseif(一个逻辑值，不可以是多个逻辑值组成的向量){code1} else{code2}如果逻辑值是FALSE，就执行else里的codeifelse支持单个的逻辑值，也支持多个逻辑值组成的向量...，根据逻辑值向量生成有两个取值的字符型向量ifelse() + str_detect()samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2...else2， ifelse（，，ifelse）在ifelse里加一个ifelse补充 case_when练习题1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x：load("deg.Rdata...30个数里最大的5个head 取头几个tail 取尾巴的几个还没做思考题：如何跳出一个表达矩阵里方差最大的1000个基因思考题：取出大于1的所有行向量/列表的隐式循环-lapplylapply(list
(df1) #行 > ncol(df1) # 列 > rownames(df1) #行名 > colnames(df1) #列名 3.4 数据框取子集：$ 、[ ] 、按照名字、按条件（逻辑值...但是 $ 自动补齐不可以 >df1[,"gene"] > df1[,c("gene","change")] #按条件（逻辑值） 挑选score>0 的行 > df1[df1$score>0,] #这是按照行取的...逻辑值符合的条件是score一列大于0被保留下来。 #思考？筛选score>0的基因？...>df1[,ncol(df1)] #如何取数据框除了最后一列以外的的其他列？...$取列 / [行，列] 行列名/行列号、逻辑值 修改/新增 取子集+赋值 两表相连 merge 矩阵新建和取子集
搞懂AbstractFetcherThread的processPartitionData、truncate、buildFetch等方法，就掌握了拉取线程的处理逻辑。...processFetchRequest 搞清processFetchRequest的核心逻辑，就能明白拉取线程是如何执行拉取动作： 调用fetchFromLeader给Leader发送FETCH请求...或当未达到累积阈值时，FETCH请求等待多长时间等 API Follower副本拉取线程要做的最重要的三件事： 处理拉取的消息 构建拉取消息的请求 执行截断日志操作 processPartitionData...总结 AbstractFetcherThread线程的doWork完整了拉取线程要执行的逻辑，即日志截断（truncate）+日志获取（buildFetch）+日志处理（processPartitionData...truncate方法：根据Leader副本返回的位移值和Epoch值执行本地日志的截断操作。 buildFetch方法：为一组特定分区构建FetchRequest对象所需的数据结构。
根据选定的分片列，对数据进行拆片，确定每片数据的上下界，然后根据每片上下界，以6~8左右的并发度，进行数据拉取。（6~8左右的并发度是经大量测试获得的经验值。...不同类型的分片列，分片策略如何呢?...如果没有找到任何合适的列作为分片列，则不分片，所有数据作一片进行拉取（无法享受并发拉取带来的效率提升）。...如果分片列类型为char/varchar等字符串类型呢？每一片的上下界该如何计算？ 原理还是一样的：查出该列的最小、最大值，根据每片大小，计算每片分界点，生成每一片的上下界。...三、分片经验 3.1 首先，根据上面的分片进行数据的拉取，有卡死情况。
接下来我们可以这样考虑：X 可以取 {xi}，i = 1,2,3...M 中的任意值；Y 可以取 {yj}，j = 1,2,3...L 中的任意值。...另外，让 X 取 xi 的试验次数（无论如何 Y 为何值）用 ci 表示； Y 取 yj 的试验次数（无论如何 X 为何值）用 rj 表示。...补充：拉格朗日乘数（Lagrange Multiplier） 在数学中的最优化问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·拉格朗日命名）是一种寻找多元函数在其变量受到一个或多个条件的约束时的极值的方法。...-- 来自维基百科 对于一个二元函数，如果没有限制条件的话，通常直接使用求导的方法来求得极值。如果参数变量有限制条件的话，就需要用到拉格朗日乘数的方法来求解。...根据已知条件，可以得出拉格朗日函数为：L = x2 + y2 + λ(x + y -1)。
图片由于存储结构的改变，读写时均需要根据字段的数据配置映射具体的存储顺序，因此我们根据一个固定的字段序号映射具体的字段所在位置。查询时，因为拉取的数值字段都在num中，用户解析数据的成本会提高。...针对频繁的大批量数据拉取场景，可以考虑使用nosql数据库来实现海量数据集的实时读写，代表产品有列存数据库、kv数据库、对象存储等。本文主要介绍列存数据库结合ES构建二级索引的优化。...，基于ES构建二级索引表，充分利用ES实时全文检索的能力，通过倒排表快速检索命中的文档id，并通过文档id作为key在列存数据库进行高效查询和大数据拉取。...检索时，ES只负责检索计算，将命中的doc_id拉取至请求侧，然后再用doc_id作为row key查询HBase，拉取指定的展示字段列。...因此我们同样可以使用user api对复杂的处理逻辑进行封装，对上层应用使用依旧是ES查询协议：图片3.3.2 收益a) 通过ES行存文件裁剪_source字段，不存储文档的原始数据，使用列存数据库代替展示数据的拉取
执行器的处理模型主要分为两大类：基于拉操作的模型和基于推操作的模型。 1.1 Pull模型 也被称为火山模型，是指从最顶层的输出节点开始，不断从下层节点拉取数据，因此是一种自顶向下的执行方式。...不足 阻塞节点：对于排序节点，需要首先读取下层节点所有数据，并根据数据量，选择合适的算法进行内排序或者外排序。 函数调用开销：每条元组在节点之间流动的过程中都会涉及大量的函数调用。...由于每个节点内部的处理逻辑相同，缓存使用率也更高。 不足 内存占用大 1.3 向量化执行引擎 除了拉模型和推模型两大基础模型之外，还引入向量化执行引擎。...例如：a列，a + 1，a * b等等。...3.如何写一个执行器算子？ 假设有一个数据库需求，需要添加一个数据检查的功能，会检查其输入的数据，并对数据进行验证，如果发现数据不符合条件，则会抛出错误或者警告。
())) // 指定表sharding策略--根据order_id字段的值取模 .tableShardingStrategy(new TableShardingStrategy...例：订单数据根据订单ID取模拆分为16张表,分别是torder0到torder15，他们的逻辑表名为torder；实际表（ActualTable）是指在分片的数据库中真实存在的物理表。...>) shardingAlgorithm; // ShardingValue就是sharding的列和该列的值，在这里分别为order_id和1000 ShardingValue...shardingValue.getValues()），例如order_id的值为[1001,1002]，遍历这些值，然后每个值按照doEqualSharding()的逻辑计算表名 for...，小小的区别就是ModuloDatabaseShardingAlgorithm.java根据分库的列例如 user_id进行分库；而ModuloTableShardingAlgorithm.java根据分表的列例如
等值常量谓词上拉，这样可以把即出现在谓词中等于某个常量constant的又出现在Project投影中的变量或列引用，是此列引用不在参与中间结果的一系列的计算，直接在投影Project使用常量作为此列引用的返回值...这篇文章分享基于成本优化器CBO可插拔式优化规则UnionPullUpConstantsRule，从SQL角度讲，带有UNION ALL、 Where等值谓词常量条件的这种SQL语句写法中将谓词中上拉常量到...RelOptPredicateList predicates = mq.getPulledUpPredicates(union); if (predicates == null) {//从union操作符中拉取谓词...Mappings.TargetMapping mapping为将源列映射到目标列的映射关系，目标列与源列是1：N的关系，每个目标列至少对应一个源列，一个源列只能对应一个目标列。...总结 常量上拉的大致思路是对出现在谓词中等于某个常量constant的又出现在Project投影中的变量或列引用，是此列引用不在参与中间结果的一系列的计算，直接在投影Project使用常量作为此列引用的返回值
2、如何正确的使用它？ 作者本人有很大一部分代码都在逻辑层（CGI），这一层的工作大多包括大量的业务逻辑、数据拼接、配置读取。...以做一个活动为例子 腾讯课堂Linux运维学院： image.png 左边是一个最近直播列表，CGI 做的工作是要拉取类目下的直播课程以及课程相关信息，并根据时间进行排序，右边的状态是根据访问者的报名情况显示不同的状态...maximumWeight 是根据设定缓存数据的最大值。 这两个参数可以有效的控制Cache占用内存大小，使用时根据实际情况设定合适的值。...} break; } } if (createNewEntry) {//实例不存在的情况下，创建Loader去拉取...在上述Guava Cache的使用中，当缓存过期后，此时请求过来就会阻塞等待缓存的重新拉取。。。有没有可能避免掉这种阻塞？
并且，资源量的并发度相对作业量更可控，根据作业执行快慢不同，我们通过主动拉取作业的方式，控制拉取的数量和频率，从而有效降低了资源竞争的情况。...我们重点从作业决策和作业拉取这两个关键过程来看状态流转过程可能出现的问题，以及在设计上是如何解决的。...作业拉取过程：任务中心根据Worker拉取作业的事件请求，从等待队列中获取待调度作业，将作业的状态从pending变更为scheduled，并返回给Worker。...针对这类情况，在作业真正提交给任务中心之前，会增加一层条件判断（条件分为全局设置的系统条件以及用户条件），这些条件以责任链形式进行依次匹配过滤，根据匹配到的条件单独向任务中心提交决策。...为了不增加额外的交互复杂度，在拉取作业环节，增加作业的事件类型（运行、中止、回调等事件），Worker根据拉取到的不同事件，执行相应的扩展逻辑。同时，引入新的扩展也不会影响到已有的交互流程。
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