前面有关xarray已经讲了3期了，介绍了数据索引，数据结构还有插值和掩膜。今天这是最后一期介绍用xarray处理nc数据了，打算聊一下如何做数据合并与计算。
xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
拖了很长时间的技巧总结，再不写的话我可能也要忘了。趁着这几天在处理数据，赶紧补上，全文共近2500字。
平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的，比如下图这种格式，从外到内的坐标依次是：年、月、站点、日
Kubernetes（简称 K8s）是一种用于管理容器化应用程序的开源平台，它提供了强大的容器编排、自动扩展和服务发现等功能。在使用 Kubernetes 集群进行应用程序部署和管理时，通常需要与集群进行交互，这就需要使用到 kubeconfig 文件。kubeconfig 是 Kubernetes 的配置文件，用于存储与集群的连接信息和认证凭据。有时候，我们可能需要同时管理多个 Kubernetes 集群，每个集群都有自己的 kubeconfig 文件。本文将详细介绍如何使用多个 kubeconfig 文件，并将它们合并为一个。
cfgrib 是 ECMWF 开发的 GRIB Python 接口，支持 Unidata’s Common Data Model v4，符合 CF Conventions。高层 API 接口为 xarray 提供 GRIB 解码引擎。底层访问和解码由 ECMWF 的 ecCodes 库实现。
日常工作中，经常需要将很多pdf文件合并到一起，有时可能是为了方便保存、搜索，有时可能是为了方便一起打印，等等，等等……
坐标是存储在 DataArray 和 Dataset 的 coords 属性中的辅助变量。
近几年，python在气象领域的发展也越来越快，同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
Python支持的库非常多，这当然是它的一大优势，但是也会给我们实际应用中造成点小小的麻烦：每个库对于数据的定义和运算处理都不同，这就使得我们在写代码的时候经常会串掉，比如会一个手滑写成numpy.xarray，又或者是想将两个数组元素相加，却没注意到它们都是list（列表），写成了list1+list2，结果变成了两个列表的合并。。。
使用过WRF的人都知道，它的模拟结果是按照我们指定的时间间隔和模拟时间段依次输出的。但在处理数据的时候呢，比如想画一个时间趋势图之类的时候，挨个读取数据非常繁琐。我们希望能够把所有的数据或者某个我们关心的变量单独提取出来，让其按照指定的维度，如时间维度来排序并整合成一个文件。下面我就分享一下我在日常科研中为了解决这个问题而写的代码，供大家参考使用(代码很简单， 大家只需要把文件名、路径改成自己的就可以用了)。
今天要给大家讲的是PPT多文件合并！ PPT多文件合并相对于Excel多工作薄合并来讲要简单很多。 主要也是两种方法： PPT内置合并功能 使用OIIO插件 接下来就给大家详细介绍： PPT内置合并
在辰哥看来，技术能够减少繁琐工作带来的枯燥，技术+实际=方便。最近辰哥也是在弄excel文件的时候发现手动去整理有点繁琐枯燥，想着技术可以代替我去处理这部分繁琐的工作那何乐而不为呢~~~
类似pandas对象，xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。 但是xarray对象还具有命名维度，因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。
随着 Kubernetes 越来越流行，不管大公司还是小公司都往 Kubernetes 迁移，每个公司最少有两套集群（测试和生产），但是多个集群就有多个 Kubeconfig 用户授权文件。虽然官方文档中有介绍多个 Kubeconfig 文件合并成一个 Kubeconfig，但是对于一些新手来说，看得不是很明白。
由于Hadoop擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果Hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。
RocksDB是一个高性能、可扩展、嵌入式、持久化、可靠、易用和可定制的键值存储库。它采用LSM树数据结构，支持高吞吐量的写入和快速的范围查询，可被嵌入到应用程序中，实现持久化存储，支持水平扩展，可以在多台服务器上部署，实现集群化存储，具有高度的可靠性和稳定性，易于使用并可以根据需求进行定制和优化。RocksDB主要使用到了下面知识：
HTML5学堂-利利：关于Git的知识，我们共分成了四个大步骤进行讲解，之前我们提到了Git的安装与配置、Git在本地的使用方法，如何创建Git本地仓库与服务器端仓库的关系。今天我们来讲最后一个“大点”：如何使用Git多人协作，完成项目开发。 想要进行多人协作，有两方面的知识要掌握，一方面是在GitHub上进行多人团队项目的创建和管理；另一方面是如何进行多人的配合（会涉及到Git中的分支概念）。 GitHub - 创建组织 点击头像，选择Setting，选择Organization，选择New Organ
通过过完第一次任务，你应该掌握： 安装和部署git 学会git基本的命令 学会如何使用github来管理的你的学习任务 初步了解如何利用python编程 本文基本命令过程有上海-vv总结，由苦叶子再次整理发文 如何参与完成开源优测-积微速成计划的任务呢？ 首先你在本机安装git客户端，并添加到命令行，确保git命令可用 然后你应该到github注册一个账号，我们所有的任务发布，和完成发布在github上 https://github.com 然后你登录到github，fork一下我们的任务项目： 任
本文展示如何使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中。假设你有几十个具有相同数据字段的Excel文件，需要从这些文件中聚合工作表。我们知道，手工完成这项工作效率非常低，而使用Python自动化合并文件将为你节省大量时间。
我们都知道DOS命令Copy的主要作用是复制文件，可是你是否知道，它还有一个作用是合并文件呢？
管道文本处理 1. tr 命令 删除 转换 删除一段文本信息中的某些文字。或者将其进行转换。 tr [option]...SET1 [SET2] 选项 说明 -d 删除和 set1 匹配的字符，注意不是全词匹配也不是按字符顺序匹配 -s 去除 set1 指定的在输入文本中连续并重复的字符 # 删除 "hello shiyanlou" 中所有的'o','l','h' $ echo 'hello shiyanlou' | tr -d 'olh' # 将"hello" 中的ll,去重为一个l $ echo 'h
Docker是一种容器，什么叫容器？在软件开发中，我们经常碰到“这程序在我的电脑上明明没问题啊，怎么在客户的电脑上就有问题？”这是因为各个电脑的软件、硬件不一致。
转载自：https://yq.aliyun.com/articles/669316
Master Node也是Data Node，通过集群选举出Master Node，选举策略 discovery.zen.minimum_master_nodes = (master_eligible_nodes / 2) + 1
这是道经典的基础面试题，笔者问过面试者很多次（当然也被面试官问过很多次）。从印象看，大约有一半的被面试者无法正确作答，给出的答案甚至有“不就是NameNode的热备嘛”。本文来简单聊聊相关的知识，为节省篇幅，将SecondaryNameNode简称SNN，NameNode简称NN。
在线课堂：https://www.100ask.net/index（课程观看） 论 坛：http://bbs.100ask.net/（学术答疑） 开 发 板：https://100ask.taobao.com/ （淘宝） https://weidongshan.tmall.com/(天猫)
xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。
早上小伙伴告诉我，他无法拉下代码，我没有在意。在我开始写代码的时候，发现我的 C 盘炸了。因为我的磁盘是苏菲只有 256G 放了代码就没空间了，于是我查找到了原来是我的代码占用了居然有 2000+M ，寻找了很久才发现，原来我小伙伴JAKE传了一个压缩包上去，一个1G的包。 那么如何把这个压缩包彻底从 git 删除？
「假设有10个接口访问的日志，每个日志的大小为300M，每个文件里的日志都是按照时间戳从小到大排序的。现在我们希望将这10个较小的日志文件，合并为一个大文件，合并之后的文件依旧按照时间戳从小到大排序，如果处理上述任务的机器只有1G内存，那么该如何将这10个日志文件合并？」
Hudi数据湖可以维护很多张表，与Hive类似，数据存储在HDFS不同的目录结构中。Hudi维护了表在不同时刻执行的所有操作的Timeline，这有助于提供表的瞬时视图。
相信很多人都会经常部署不同的 Kubernetes 集群，也会经常删除不再使用的 Kubernetes 集群，如果要在本地通过 kubectl 客户端与集群进行交互，就需要不同的 kubeconfig，然后通过环境变量或命令行参数不断来回切换 kubeconfig，或者手动将多个 kubeconfig 合并为一个，然后通过 kubectl 插件 kubectx[1] 或 kubie 来切换上下文环境（即 context）。
Arctic 是一个开放式架构下的湖仓管理系统，在开放的 lceberg 数据湖格式之上， 提供更多面向流和更新场景的优化，以及一套可插拔的数据自优化机制和管理服务。
对于一列或多列中出现倾斜值的表，可以创建倾斜表（Skewed Tables）来提升性能。比如，表中的key字段所包含的数据中，有50%为字符串”1“，那么这种就属于明显的倾斜现象；于是在对key字段进行处理时，倾斜数据会消耗较多的时间。
利用Python进行WRF模式后处理的应该都知道，wrf-python用来处理WRF模式结果比较方便，但又太笨重了，经常需要编写很多代码。xarray是目前地球科学领域使用非常多的库，集成度非常高，使用非常方便。
gulp是前端开发过程中对代码进行构建的工具，是自动化项目的构建利器；她不仅能对网站资源进行优化，而且在开发过程中很多重复的任务能够使用正确的工具自动完成；使用她，我们不仅可以很愉快的编写代码，而且大大提高我们的工作效率。
本篇文章将从数据下载、处理、神经网络训练、画图四个大步骤叙说笔者在复现 Deep learning for multi-year ENSO forecasts这篇文章的工作。所涉及Python库有 wget , matplotlib , numpy ,xarray , pytorch 等一系列在深度学习以及气象数据处理中经常使用的函数库，希望这篇文章能够对大家有所帮助。笔者也只是大学二年级的本科生，做这些东西也只是凭借个人兴趣，水平低下、错误频出也是常有的事情，请大家见谅。
Kubernetes作为容器编排工具的翘楚，多集群管理已是许多DevOps工程师的日常。随着对环境的扩展，如何管理多个集群的config文件成为了一个需要解决的问题。在本篇博客中，我们讨论一个常见的场景：合并两个Kubernetes集群的config文件，同时处理存在的同名集群和用户问题。并展示如何使用 kubectl 命令切换不同的集群上下文。
在0.91版本之后，陆陆续续又改了些小bug。目前已经在0.95版本上趋于稳定。欢迎大家试用。
之前Json解析工具习惯于用**nlohmann/json**,后来发现要兼容Centos5系的系统，且需要批量使用，系统升级gcc/g++升级有点不现实，后来改用轻量级TinyJson库，说一下在使用碰到的一些问题以及为了兼容性作出的修改。
本文介绍的不是在Excel中进行操作的技巧，而是利用“外部”力量来快速地完成我们的任务。
git config –global user.name “颜松杰” git config –global user.email “2279656909@qq.com “
今天，我们发布了一个引擎大版本LayaAir 2.1.0 beta，从此我们进入了纯webGL模式的2.1.x时代。浏览器自带的canvas API从这个版本开始不再支持，因此也会带来一些调整，本篇会进行说明。
（注意：1. 冒号后面加一个空格，2. 最后必须回车到新的空行，否则出错，如下面内容就必须在addJarPkg后面再输入一个回车）
首先我们先导入所需的数据，本次使用的是经扩展重构的海表面温度 v5 数据集（Extended Reconstructed Sea Surface Temperature, abbr. ERSST）。这个数据集可追溯到 1854 年的海表面温度，并被广泛使用。
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