有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。 大多数Dask API与Pandas相同，但是Dask可以在所有CPU内核上并行运行。它甚至可以在集群上运行，但这是另一个话题。...在开始之前，请确保在笔记本所在的位置创建一个数据文件夹。...以访问月的值。...你可以看到下面的总运行时间: 让我们来比较一下不同点: 这并不是一个显著的区别，但Dask总体上是一个更好的选择，即使是对于单个数据文件。...让我们看看Dask提供了哪些改进。它接受read_csv()函数的glob模式，这意味着您不必使用循环。在调用compute()函数之前，不会执行任何操作，但这就是库的工作方式。
默认情况下，Dask.array会自动选择分块大小，但有时候我们可能希望手动调整分块大小以获得更好的性能。...这种延迟计算的方式使得Dask能够优化计算顺序和资源调度，从而提高计算效率。...Dask提供了几种不同的任务调度器，以适应不同的计算环境。...通过将数据拆分成小块并使用惰性计算的方式，Dask.array能够高效地处理大型数据集。...例如，我们可以通过读取大型数据文件来创建Dask.array： import dask.array as da # 从大型数据文件创建Dask数组 arr = da.from_array_file('
该数据流模型通过时延和数据完整性保证两个维度去权衡以构建数据管道。下图所示的是Uber Engineering如何根据这两个维度进行处理方式的划分。...压缩也是可插拔的，可以对其进行扩展，以弥补较旧的、更新频率较低的数据文件，从而进一步减少文件总数。...然后，Hudi对这些数据文件进行分割，以运行查询计划。...由于Hudi维护关于提交时间和为每个提交创建的文件版本的元数据，增量变更集可以在开始时间戳和结束时间戳内从特定于Hudi的数据集中提取。...这过程以同样的方式作为一个正常查询,除了特定的文件版本,查询时间范围内而不是最新版本,和一个额外的谓词的提交时间推到文件扫描检索只在请求的持续时间改变的记录。
数据：和hive一样，以分区方式存放数据；分区里面存放着Base File(.parquet)和Log File(.log.*)； 4.1.2 元数据区 4.1.2.1 Timeline Hudi维护着一条对...增量日志文件 在 MOR 表格式中，更新被写入到增量日志文件中，该文件以 avro 格式存储。这些增量日志文件始终与基本文件相关联。...假设有一个名为 data_file_1 的数据文件，对 data_file_1 中记录的任何更新都将写入到新的增量日志文件。...但是COW 的优势在于它的简单性，不需要其他表服务（如压缩） MOR表：对于具有要更新记录的现有数据文件，Hudi 创建增量日志文件记录更新数据。...数据清理 随着用户向表中写入更多数据，对于每次更新，Hudi会生成一个新版本的数据文件用于保存更新后的记录(COPY_ON_WRITE) 或将这些增量更新写入日志文件以避免重写更新版本的数据文件 (MERGE_ON_READ
• 数据： 和hive一样，以分区方式存放数据；分区里面存放着Base File(.parquet)和Log File(.log.*)； 4.1.2 元数据区 4.1.2.1 Timeline Hudi...增量日志文件 在 MOR 表格式中，更新被写入到增量日志文件中，该文件以 avro 格式存储。这些增量日志文件始终与基本文件相关联。...假设有一个名为 data_file_1 的数据文件，对 data_file_1 中记录的任何更新都将写入到新的增量日志文件。...但是COW 的优势在于它的简单性，不需要其他表服务（如压缩） MOR表：对于具有要更新记录的现有数据文件，Hudi 创建增量日志文件记录更新数据。...3.数据清理 随着用户向表中写入更多数据，对于每次更新，Hudi会生成一个新版本的数据文件用于保存更新后的记录(COPY_ON_WRITE) 或将这些增量更新写入日志文件以避免重写更新版本的数据文件 (
前言 读者来信 我之前是 1、先用arcgis 栅格转点 2、给点添加xy坐标 3、给添加xy坐标后的点通过空间连接的方式添加行政区属性 4、最后计算指定行政区的质心 之前的解决办法是用arcgis 完成第一步和第二步...转换为 Dask-GeoPandas DataFrame 首先，使用 GeoPandas 读取地理数据文件： python import geopandas df = geopandas.read_file...方式 target_gdfnew = dask_geopandas.from_geopandas(target_gdf, npartitions=4) # 重新投影参与连接的边界以匹配目标几何图形的...CRS join_gdf = join_gdf.to_crs(target_gdf.crs) # 改成dask方式 join_gdfnew = dask_geopandas.from_geopandas...pd.Int64Index, 3.0 分批运行与采用gpkg方式存储 In [3]: import dask_geopandas as dgd import time import gc from dask
但是对于传统的迁移方式来说，数据量越大，需要的停机时间越长。增强版的XTTS支持了跨平台增量备份，使用增量备份的方式，可以将前期的数据文件传输、数据文件转换等操作在不中断业务的下操作。...我们要做数据迁移的时候需要停止应用，数据没有更新才能保证所有业务表的一致性。在这个情况下使用数据泵进行导出，导出后进行传输，最后灌入。...B、传输数据文件到目标系统。 C、转换数据文件为目标系统的字节序。 D、在源端导出元数据，并在目标端导入。 E、将目标端的数据库表空间设置为READ WRITE。...XTTS的基础操作步骤 A、将源端数据文件传输到目标系统。 B、转换数据文件为目标系统的字节序。 C、在源端创建增量备份，并传输到目标端。 D、在目标端恢复增量备份。 E、重复多次操作C和D步骤。...在停止业务的这段时间，要做的是表空间只读、增量备份恢复、元数据导入，最后是数据校验。表空间只读和数据校验的时间是固定的，关键的时间点是增量备份恢复和元数据的导入时间。
1.5 元数据表增强 在 0.10.0 中我们通过同步更新而非异步更新对元数据表进行了更多基础性修复，以简化整体设计并用于构建未来更高级的功能，用户可以使用 hoodie.metadata.enable...增强 •增加了保留相同文件组的支持以满足外部索引的要求，同时为处于pending状态的Clustering操作添加了增量时间线支持。...默认情况下Clustering将保留提交元数据，这对于在时间轴中的Replace提交的增量查询支持非常有用。...在 0.10.0 中我们通过同步更新而不是异步更新对元数据表进行了基础性修复，以简化整体设计并协助构建多模式索引等未来高级功能，可以使用配置 hoodie.metadata.enable=true 开启...要指定 primaryKey、preCombineField 或其他 Hudi 配置，与options方式相比，tblproperties方式是首选方式。
更新不是原子操作，因此查询不是隔离的，那么在多对象的更新中，reader将可以查询到部分的更新，某个对象更新失败后回滚需要整体回滚。 在大型表的云存储中进行元数据操作成本很高。...Delta Lake的实现思想也很简单：使用存储在云对象存储中的预写日志，以ACID的方式来管理维护Delta表中的信息。 那么Delta Lake是如何解决上面的存储层问题呢？...Upsert、Delete和Merge操作，可以有效的重写对象，支持流式更新操作。 高效的流式IO, 通过流式操作将小对象写入表中，并以事务的方式进行合并更新，同时还支持增量消费。...Delta Lake中的一些表级的操作，例如更新元数据、更新表名、变更 Schema、增加或删除Partition、添加或者移除文件，都会以日志的形式将所有的操作存储在表中。...在此日志条目中，他们记录了要在逻辑上添加和删除哪些数据文件，以及对有关表的其他元数据的更改。 在用户指定的保留期（默认为 7 天）后，过期的数据文件将被删除。 Delta files .
Iceberg每次更新会产生多个数据文件(data files)。Snapshot（表快照）：快照代表一张表在某个时刻的状态。每个快照里面会列出表在某个时刻的所有 data files 列表。...这个元数据文件中存储的是Manifest file列表，每个Manifest file占据一行。...二、表格式Table FormatApache Iceberg作为一款数据湖解决方案,是一种用于大型分析数据集的开放表格式(Table Format),表格式可以理解为元数据及数据文件的一种组织方式...快照对应一个manifest list 元数据文件，每个manifest list 中包含多个Manifest元数据文件，manifest中记录了当前操作生成数据所对应的文件地址，也就是data file...基于snapshot的管理方式，Iceberg能够获取表历史版本数据、对表增量读取操作，data files存储支持不同的文件格式，目前支持parquet、ORC、Avro格式。
可以预见在未来很长一段时间里，它仍会持续快速的迭代更新。...为了保留它，我以“tensorflow13”命名新的conda虚拟环境for 1.3.0： C:> conda create -n tensorflow13 ?...解决上面问题一个简单可行的办法就是升级Python到3.6.1+，我则直接更新到了最新的3.6.2： activate tensorflow13 conda update python ?...解决它的一个简单办法就是升级dask到0.15.1： conda install dask ?...安装dask 0.15.1 Step 4：安装TensorFlow 1.3.0 终于到安装TensorFlow 1.3.0了！
这就意味着流式计算层可以依靠堆资源以增加并行能力的方式来对业务状态进行重算更新。这类系统可以依靠有效的检查点（checkpoint)和大量的状态管理来让流式处理的结果不再只是一个近似值。...Hudi Storage由三个不同部分组成： Metadata- 以时间轴（timeline）的形式将数据集上的各项操作元数据维护起来，以支持数据集的瞬态视图，这部分元数据存储于根目录下的元数据目录。...Compaction操作也是插件式的，可以扩展为合并不频繁更新的老的数据文件已进一步减少文件总数。...写入方式 Hudi是一个Spark的第三方库，以Spark Streaming的方式运行数据摄取作业，这些作业一般建议以1~2分钟左右的微批（micro-batch）进行处理。...由于Hudi在元数据中维护了每次提交的提交时间以及对应的文件版本，使得我们可以基于起始时间戳和结束时间戳从特定的Hudi数据集中提取增量的变更数据集。
以压缩状态存储备份数据以节省磁盘空间 9、消除重复数据。通过不复制未更改的非数据文件如_vm或者_fsm来节省磁盘空间 10、远程操作。...以纯文本或JSON格式获取备份列表和相应的元信息 14、归档catalog。以纯文本或JSON格式获取所有WAL时间线和相应元信息的列表 15、部分还原。...这个目录存储所有备份文件包括额外的元信息，以及WAL归档。可以将不同实例的备份存储在单个目录的不同子目录中。通过该工具可以进行完整备份和增量备份。...1、全量备份，包含从头恢复数据库集群需要的所有数据文件 2、增量备份。只存储自上次以来更改的数据。允许减小备份大小并加快备份操作。支持以下增量备份模式： 1）PAGE备份。...每次更新数据页时，都会在PTRACK位图标记。由于一个页面只需要PTRACK位图中的一个bit，这个位图非常小。跟踪意味着会有开销，但会显著加速增量备份。
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...：复制服务，将数据跨地域进行复制；•Archiving：归档服务，归档commit元数据，避免元数据不断膨胀；•Compaction：压缩服务，将基础文件和增量日志文件进行合并，生成新版本列存文件，提升查询性能...有没有一种方式可以兼顾写入和查询呢，答案是肯定的，引入Clustering，对于Clustering，说明如下。...；•支持不同粒度的数据重组：全局、本地、自定义方式；•Clustering提供了快照隔离和时间旅行•与Hudi的Rollback和Restore兼容；•更新Hudi元数据和索引；•Clustering还支持多版本并发控制
2.2 增量日志文件 在 MOR 表格式中，更新被写入到增量日志文件中，该文件以 avro 格式存储。这些增量日志文件始终与基本文件相关联。...每个数据文件及其对应的增量日志文件形成一个文件组。在 COW 的情况下，它要简单得多，因为只有基本文件。 2.4 文件版本 我们以 COW 格式表为例来解释文件版本。...你可能会想到这种方式，每次的读取延迟都比较高（因为查询时进行合并），所 以 Hudi 使用压缩机制来将数据文件和日志文件合并在一起并创建更新版本的数据文件。 用户可以选择内联或异步模式运行压缩。...例如您可以将压缩的最大增量日志配置为 4。这意味着在进行 4 次增量写入后，将对数据文件进行压缩并创建更新版本的数据文件。压缩完成后，读取端只需要读取最新的数据文件，而不必关心旧版本文件。...5.3 更新代价 由于我们为每批写入创建更新的数据文件，因此 COW 的 I/O 成本将更高。由于更新进入增量日志文件，MOR 的 I/O 成本非常低。
可以理解为 TTS 就是传输表空间，把表空间传输出去，数据从一个库传输到另外一个库，不支持增量备份，而 XTTS 是在 TTS 基础上做了一些更新，支持了跨平台，支持增量备份。...NFS 盘上，然后在通过 rman-xttconvert_2.0 包中包含的不同平台之间数据文件格式转换的包对进行数据文件格式转换，最后通过记录的表空间 的FILE_ID 号与生产元数据的导入来完成。...通常可以通过系统包 DBMS_TTS 来检查表空间是否自包含，验证可以以两种方式执行：非严格方式和严格方式。...ASM MAP 关系表，即 file_id 和数据文件名对应表，增量恢复需要。.../do_incr.sh >do_incr_1.log & 按照之前每天增量备份加传输大概耗时30分钟，在增量备份同时可以进行元数据的导出。
那么我们今天就是来聊聊有没有什么更好的办法来处理这种情况。因为这种情况还是比较常见的，至少我遇到过好几次了。 正常情况我们在生产中配置DG会使用最大可用模式配合参数lgwr和async。...而后主数据库以最大性能模式运行直到故障消除，并且解决所有重做日志文件的中断。当所有中断解决之后，主数据库自动继续以最大可用性模式运行。...由于某种原因，当备库出了一些故障、网络不通或者其他情况，导致主备同步中断，主库的在线日志或者归档没办法正常传输到备库。这样主库产生一个又一个的归档，但是这些归档都没办法传到备库。...那么有没有加速的办法呢？ ” 如果想提前避免这种情况，我们需要开启块改变追踪，这样你的块在修改的时候会记录到块改变追踪文件里面。这个文件里面是用位图去记录你这个块是否改变等相关的信息。...在我们进行增量备份的时候直接看这个文件即可，不用去扫描整个数据库。其实我们平时的增量备份也是这个原理。
、将源端的增量数据传到目标端 2.4.4、目标端进行增量转换和数据写入同步 2.5、迁移元数据 2.5.1、在目标库创建业务用户 2.5.2、导入xtts的元数据 2.5.3...通过一次又一次的增量备份，使停应用的时间主要包含四个方面：将表空间置为只读，最后进行一次增量前滚，元数据导入，数据文件校验。...如果数据库版本低于11.2.0.4(大于Oracle10R1)，那么目标端环境，仍然需要安装11.2.0.4以及更新版本的临时环境，因为XTTS增量的核心脚本功能必须是基于11.2.0.4(+)版本。...RMAN 使用这个文件判断增量备份中需要备份的变更数据。这极大的提高了备份性能和速度，RMAN 可以不再扫描整个文件以查找变更数据。...对于数据文件很多的情况下来说，dbms_file_transfer是推荐的方法。 此处使用dbms_file_transfer方式。
Hudi在HDFS上管理了数据集，主要包括索引，数据文件和元数据，并且支持Hive/Presto/Spark进行查询。 ?...与COW模式下更新时复制整个文件不同，可以将更新写入一个增量文件，这样便可降低数据摄取延迟，降低写放大。 ? MOR模式下提供了读优化视图和实时视图。 ?...针对compaction（压缩），Hudi提供了基于MVCC无锁的异步压缩方式，这样便可解耦数据摄取，使得数据摄取不受影响。 ?...异步压缩会将日志文件和数据文件合并形成新的数据文件，之后读优化视图便可反应最新的数据。 ? Hudi还提供了并发保证，如快照隔离，批次写入的原子性。 ? Hudi使用案例分享 ?...而对于HDFS的典型的小文件问题，Hudi在摄取数据时会自动处理小文件来减轻namenode的压力；支持大文件写入；支持对现有文件的增量更新。 ?
支持原子方式操作，且支持回滚。 写入和插件操作之间的快照隔离。 savepoint用户数据恢复的保存点。 使用统计信息管理文件大小和布局。 行和列的异步压缩。 具有时间线来追踪元数据血统。...Hudi对上可以暴露成一个普通的Hive或者Spark表，通过API或者命令行的方式可以获取到增量修改信息，继续供下游消费。 Hudi保管修改历史，可以做到时间旅行以及回退。...Hudi采用多版本并发控制（MVCC），其中压缩操作合并日志和基本文件以生成新的文件切片，而清理操作清除未使用/旧的 文件切片以回收文件系统上的空间。...更新记录到增量文件中，然后压缩以同步或 异步生成新版本的柱状文件。 将每个文件组的传入追加存储到基于行的增量日志中，以通过在查询期间将增量日志动态应用到每个文件id的最新版本来支持快照查询。...RECORD_INDEX索引 索引将record的key保存到 Hudi元数据表中的位置映射。 自定义索引 自定义实现的索引。
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