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pandas 处理大数据——如何节省超90%内存

下面展示如何有效降低 pandas 的内存使用率,甚至降低90%的内存使用。...内存使用量为 861.8 MB。 因此我们能更好的理解减少内存的使用,下面看看pandas 是如何在内存中存储数据的。...Numpy数组构建在C数组基础上,而且连续存储在内存中。基于这种存储机制,访问会非常快。 因为每种数据类型单独存储,因此我们通过数据类型分析内存使用。...因为python是高级的脚本语言,并没有对如何在内存中存储数据进行精细的控制。 此限制导致字符串以碎片化的形式存储,消耗了更多内存,导致获取慢。...也是用了技巧有效的降低了内存占用量,而且降低了90%左右!!

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如何有效阻止 90% 服务器攻击

前言 很多服务器时不时地被黑掉。因此,我决定编写一个简短的教程,向您展示如何轻松地保护您的Linux服务器。...这并不是一个全面的安全指南,但是它可以帮助你阻止几乎 90% 的流行后端攻击,如暴力破解登录尝试和 DDoS。 下面来介绍具体如何操作。 2....▐ 3.2 添加到服务器 使用以下命令将上面生成的公钥添加到服务器 ssh-copy-id username@remote_host 将 username 和 remote_host 替换成你自己服务器的真实用户名和服务器的...▐ 3.3 登录服务器 使用下面命令登录服务器 ssh username@remote_host 将 username 和 remote_host 替换成你自己服务器的真实用户名和服务器的IP地址,这一次不会提示输入密码...保持系统为最新时间 许多安全协议是利用服务器的系统时间来运行 cron 工作、日期日志和执行其他关键任务。 如果服务器的系统时间不正确,可能会对你的服务器产生负面影响。

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服务器内存监测

而对于程序员而言,如何避免内存泄漏也是一门学问,倘若不加以控制,那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案,而是在此之前的一步,通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ,最终的结果会展示各个时间点的内存情况,所以需要一个时间类,表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的,在销毁之前释放定时器;physicMemory和heapMemory获取图表div节点,用于echarts节点获取;systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆,后续可以将堆内存设定的再小一些,以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态,达到一定值会自动回收垃圾,占用率不会逐步提高,是个可控的系统。

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服务器内存监测

而对于程序员而言,如何避免内存泄漏也是一门学问,倘若不加以控制,那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案,而是在此之前的一步,通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ,最终的结果会展示各个时间点的内存情况,所以需要一个时间类,表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的,在销毁之前释放定时器;physicMemory和heapMemory获取图表div节点,用于echarts节点获取;systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆,后续可以将堆内存设定的再小一些,以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态,达到一定值会自动回收垃圾,占用率不会逐步提高,是个可控的系统。

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linux服务器内存

早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用,总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系:total(1002M) = used...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦

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Pandas使用技巧:如何将运行内存占用降低90%!

数据科学博客 Dataquest.io 发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程:仅需进行简单的数据类型转换,就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%,机器之心对本教程进行了编译介绍...在这篇文章中,我们将了解 pandas 的内存使用,以及如何只需通过为列选择合适的数据类型就能将 dataframe 的内存占用减少近 90%。...为了更好地理解如何减少内存用量,让我们看看 pandas 是如何将数据存储在内存中的。...通过首先读入 dataframe,然后在这个过程中迭代以减少内存占用,我们了解了每种优化方法可以带来的内存减省量。但是正如我们前面提到的一样,我们往往没有足够的内存来表示数据集中的所有值。...总结和下一步 我们已经了解了 pandas 使用不同数据类型的方法,然后我们使用这种知识将一个 pandas dataframe 的内存用量减少了近 90%,而且也仅使用了一些简单的技术: 将数值列向下转换成更高效的类型

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谁动了我的内存,揭秘 OOM 崩溃下降 90% 的秘密

最近一直在做内存和 ANR 相关的优化,接下来我将会花几篇文章梳理一下内存相关的优化,以及我是如何将 OOM 崩溃率下降 90%。...虚拟内存和物理内存内存☼ Java 堆内存溢出 • 分配的内存到达 Java 堆的上限 • 可用内存很多,因为内存碎片化,没有足够的连续段的空间分配 • 对象的单次分配或者多次分配累计过大,...这篇文章我们重点介绍 虚拟内存和物理内存,下篇文章将会介绍堆内存, 堆内存是程序在运行过程中为对象分配内存的区域,它也属于虚拟内存的范围。...虚拟内存和物理内存介绍虚拟内存之前,我们需要先介绍物理内存,物理内存就是实实在在的内存(即内存条),如果应用直接对物理内存操作,会存在很多问题:安全问题,应用之间的内存空间没有隔离,会导致应用 A 可以修改应用...B 的内存数据,这是非常不安全的内存空间利用率低,应用对内存的使用会出现内存碎片化的问题,即使还有很多内存可以用,但是没有足够的连续段的内存分配,而导致崩溃效率低,多个应用同时对物理内存进行读取和写入时

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【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

本文我们讨论pandas的内存使用,展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型,就能够减少dataframe近90%的内存占用。...由此我们可以进一步了解我们应该如何减少内存占用,下面我们来看一看pandas如何在内存中存储数据。...由于不同类型的数据是分开存放的,我们将检查不同数据类型的内存使用情况,我们先看看各数据类型的平均内存使用量: 由于不同类型的数据是分开存放的,我们将检查不同数据类型的内存使用情况,我们先看看各数据类型的平均内存使用量...由于一个指针占用1字节,因此每一个字符串占用的内存量与它在Python中单独存储所占用的内存量相等。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型,并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%,仅仅只用了一点简单的技巧: 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型

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可省近90%服务器,反欺诈效率却大增,PayPal打破「AI内存墙」的方案为何如此划算?

既然内存不够,那岂不是直接堆内存条(如 DRAM)就够了?...TB),因此 PayPal 只需使用更小的集群就可以满足业务所需的高性能,从而让服务器数量减少约 50%,每集群的成本降低约 30% 。...同时,与先前的基础设施相比,使用的服务器总数量可以减少近 90%(从 1024 台减少到 120 台),相关的硬件占用空间可减到约为原来的 1/8,吞吐量可增至原来的 5 倍(每秒事务处理量从 20 万提升到...另一方面,他们通过使用傲腾™ 持久内存,为 AlphaFold 2 实现了 TB 级内存的战略级支持,轻松解决了多实例并行执行时内存峰值叠加的内存瓶颈。这个瓶颈有多大?...除了傲腾™ 持久内存,还有哪些方案可以打破内存墙?

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linux服务器内存——分析篇

早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...空闲的内存数: 232M shared 当前已经废弃不用,总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 62M cached Page 缓存内存数:421M 关系:total(1002M) = used...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦

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教程 | 简单实用的pandas技巧:如何将内存占用降低90%

数据科学博客 Dataquest.io 发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程:仅需进行简单的数据类型转换,就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%,机器之心对本教程进行了编译介绍...在这篇文章中,我们将了解 pandas 的内存使用,以及如何只需通过为列选择合适的数据类型就能将 dataframe 的内存占用减少近 90%。 ?...为了更好地理解如何减少内存用量,让我们看看 pandas 是如何将数据存储在内存中的。...通过首先读入 dataframe,然后在这个过程中迭代以减少内存占用,我们了解了每种优化方法可以带来的内存减省量。但是正如我们前面提到的一样,我们往往没有足够的内存来表示数据集中的所有值。...总结和下一步 我们已经了解了 pandas 使用不同数据类型的方法,然后我们使用这种知识将一个 pandas dataframe 的内存用量减少了近 90%,而且也仅使用了一些简单的技术: 将数值列向下转换成更高效的类型

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看完这篇文章,解决 APP 中 90 % 的内存异常问题

我们为什么要优化内存 ?...为什么 Java 都给我们提供了垃圾回收机制,程序有时还会导致内存泄漏,内存溢出 OOM,甚至导致程序 Crash 。接下来我们就对实际开发中出现的这些内存问题,来进行优化。...在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中,一旦发现了只具有弱引用的对象,不管当前内存空间足够与否,都会回收它的内存。...内存抖动 什么是内存抖动 内存频繁的分配与回收,(分配速度大于回收速度时) 最终产生 OOM 。 也许下面的录屏更能解释什么是内存抖动 ?...Log.i("jason", "Row " + i + ": " + rowAsStr); } } 总结 只要养成这样的习惯,至少可以避免 90

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看懂服务器 CPU 内存支持,学会计算内存带宽

在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。 关于CPU内存控制器中会有很多专技术细节。...而且不再像之前一样要求每个内存颗粒传输距离相等,工艺复杂度因寄存缓存器的引入而下降,使得容量也可以提高到 32 GB。主要用在服务器上。 下图是一个服务器RDIMM 32 GB 内存条。...这个服务器内存条不光正面有很多内存颗粒,连背面也有。可见服务器内存的颗粒数量比普通笔记本电脑、个人台式机的颗粒都要多很多。...另外一台服务器经常是连续要运行几个月甚至是几年。因此总的来说,服务器对稳定性的要求极高,不允许比特翻转错误发生。 ECC 是一种内存专用的技术。...服务器 CPU 支持 RDIMM(带寄存器双列直插模块)和 LRDIMM(低负载双列直插内存模块)内存。这两种内存单条都有更大的容量。

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服务器内存使用飙升的排查

这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题,io会瞬间飙升到很高很高,造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大(网络连接数)。知道是哪个进程造成的,但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。...也不知道对方到底发的什么数据导致这么大的内存占用。 之前也处理过类似的问题。麻烦之处在于很好的定位问题,重现实际的操作。没办法,只能针对socket服务特定的端口进行抓包。...服务器问题,无非就是资源不合理的使用,造成服务器内存,cpu,io,流量等相关资源出现非常不正常的波动,资源使用率飙升。对于服务器性能问题的排查,没有其他比较好的办法,只能是通过重现复盘去改进。...特别是如果服务器上跑的东西比较多,一个个的排查相当痛苦。 出现问题,首先看日志。如果是线上的,先想办法恢复服务再排查。 看看登录日志,访问日志是否有异常,确定是否有人扫机器。

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