现实世界中的大多数数据集通常都非常庞大，以千兆字节为单位，并包含数百万行。在本文中，我将讨论处理大型CSV数据集时可以采用的一些技巧。
在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。
A = fscanf(fileID,formatSpec) 将打开的文本文件中的数据读取到列向量 A 中，并根据 formatSpec 指定的格式解释文件中的值。fscanf 函数在整个文件中重新应用该格式，并将文件指针定位在文件结尾标记处。如果 fscanf 无法将 formatSpec 与数据相匹配，将只读取匹配的部分并停止处理。
列存储和行存储是两种常见的数据库存储方式，它们在数据存储和查询方面有着不同的特点和优势。
在解释标题的用法之前，先看看其他的用法。 不知道你有没有看到过scanf下面这样的用法：
QualiMap 是一款主要由Fernando Garcı ́a-Alcalde、Konstantin Okonechnikov 开发的用于评估高通量测序数据质量的工具。主要用于分析和可视化测序数据的质量指标。
博客因为域名未被实名被暂停解析，申请实名加审批到域名重新可用，上下折腾导致博客四五天不能访问，这期间也成功了使用spring batch Integration 完成了spring batch分区远程的工程搭建，期间有使用ActiveMQ（JMS）的实现也有基于RabbitMQ（AMQP）的实现，最终选择了基于RabbitMQ的远程主从模式搭建项目，最终项目模型支持一主多从，多主多从，主从混用的使用，极大的提高了批处理的效率，解决了单机批处理的性能瓶颈。为了强化对spring batch关键概念的理解，故有了如下的对spring batch元数据结构的记录描述
矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义 。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。
4.7.3 AFAB折旧过帐运行 起初过帐至固定资产会更改资产会计中的计划折旧。然而，资产负债表和损益表的累计折旧科目和折旧科目并不会立即更新。直到执行定期折旧过帐运行时，总计划折旧才会过帐至财务会计（仅创建汇总凭证）。 折旧过帐应定期运行（每年、每半年、每季度或每月）。执行更新运行时，必须从后台启动程序。 系统按照定制中指定的过帐周期为每个折旧范围和科目组创建过帐凭证。对于过帐日期，系统使用 正常期间的期间最后一天（无特定期间） 特定期间的会计年度最后一天 在定制中已定义用于过帐折旧的凭证类型 AF。在
特别说明：本节【SAS Says】基础篇：读取数据（上），用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。 复习： 前面三节 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（上） 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（下） 【SAS Says】基础篇：读取数据（上） 前面在“基础篇：读取数据（上）”中我们介绍了list input的数据读取方式，如果原始数据是用空格分隔的那么可以用这种读取方式，这种读取方式要求变量值不能包含空格，并且不能跳过某些值，只
场景描述：面对大量复杂的数据分析需求，提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS（Toutiao Query Service）的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化。
ExcelMapper 是一个基于 MIT 协议的开源组件，通过操作 C# 中的数据模型来进行 Excel 的读取和写入。它提供了非常简洁的 API，甚至可以通过一行代码读取或写入 Excel 数据。
聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
Pandas作为数据科学领域鳌头独占的利器，有着丰富多样的函数，能实现各种意想不到的功能。
在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关，您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
本文我们超越了 CAPM 的简单线性回归，探索了 Fama French (FF) 股票风险/收益的多因素模型。
数据预处理是机器学习生命周期的非常重要的一个部分。特征工程又是数据预处理的一个重要组成， 最常见的特征工程有以下一些方法：
pandas是python数据分析的不二选择，堪称瑞士军刀般的存在，几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话，那么就是其不支持分布式，所以对于小数据量完全不压力，但面对大数据时却当真有些乏力。近日，自己便用pandas处理了一些大数据场景，现分享几个心得技巧。
在移动端应用程序开发中，常常会使用到表格布局，iOS和Android开发框架中都提供了独立的表格视图控件供开发者使用，例如iOS中的UITableView、UICollectionView，Android中的ListView、GridView等。除了独立的视图控件外，Android中还提供了一个布局容器类TableLayout，使用其也可以进行方便的表格布局。
本文译自Wolfram博客：https://blog.wolfram.com/2013/05/22/why-would-a-mathematica-user-care-about-r/
MariaDB/MySQL中的user由用户名和主机名构成，如"root@localhost"，同用户名但不同主机名对MySQL/MariaDB来讲是不同的，也就是说"root@localhost"和"root@127.0.0.1"是不同的用户，尽管它们都是本机的root。
一个ndarray------->pd.Series(np.random.randint(2),index=['a','b'])
首先，让我们再简单回顾下GSEA的操作过程，（1）我们需要按顺序排列好的gene list用于分析，（2）需要参考基因集pre-defined gene set，那么这个从哪里来呢？这么跟大家说吧，在GSEA中富集出来的基因功能类或者基因集合都是提前定义好的，谁定义的呢？当然是GSEA官方或者一些权威数据库（比如KEGG通路数据库，Gene Ontology数据库等）。举个例子，有哪些基因隶属于p53 signaling pathway或者MAPK singaling pathway是不需要我们操心的，有专家已经帮我们定义好了。那么，如何去查看或者下载这些预定义好的基因集合呢？打开如下链接：
在Excel过往的大量功能辅助中，其实很少使用替换这样的操作，因为对数据源进行了无法回溯还原的破坏作用。
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导读：pandas.read_csv接口用于读取CSV格式的数据文件，由于CSV文件使用非常频繁，功能强大，参数众多，因此在这里专门做详细介绍。
1. while循环 在给定条件为真时，重复一个语句或一组语句。它在执行循环体之前测试状态。 语法 MATLAB中while循环的语法是 : while <expression> <statements> end 只要表达式(expression)为true，while循环将重复执行程序语句(statements)。 当结果为非空并且包含所有非零元素(逻辑或实数)时，表达式(expression)为true。 否则，表达式(expression)为false。 栗子： a = 10; % while loop execution while( a < 20 ) fprintf(‘value of a: %d\n’, a); a = a + 1; end 执行上面示例代码，得到以下结果 – value of a: 10 value of a: 11 value of a: 12 value of a: 13 value of a: 14 value of a: 15 value of a: 16 value of a: 17 value of a: 18 value of a: 19 2. for循环 多次执行一系列语句，并缩写管理循环变量的代码。 for循环是一种重复控制结构，可以让您有效地编写一个需要执行特定次数的循环。 语法 MATLAB中for循环的语法是 for index = values <program statements> … End 值(values)具有以下格式 – 值格式 描述 initval:endval index变量从initval到endval每次递增1，并重复程序语句 的执行，直到index大于endval。 initval:step:endval 通过每次迭代值步长(step)增加索引(index)的值，或者 当step为负时递减。 valArray 在每个迭代中从数组valArray的后续列创建列向量索 引。 例如，在第一次迭代中，index = valArray(:，1)。 循环最多执行n次，其中n是由numel(valArray，1，:)给出的valArray的列数。valArray可以是任何MATLAB数据类型，包括字符串，单元格数组或结构体。 前两种挺简单的，所以在此值对于第三种语法进行举例子说明： X=rand(5,1); for i=X i end X=rand(1,5); for i=X i end 运行结果是： i = 0.4898 0.4456 0.6463 0.7094 0.7547 i = 0.2760 i = 0.6797 i = 0.6551 i = 0.1626 i = 0.1190 注意:对于向量建立的是列向量索引！！ X=magic(3); X for i=X i end 运行输出
概念 1.普通索引：最基本的索引，它没有任何限制 2.唯一索引：索引列的值必须唯一，且不能为空，如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 3.主键索引：特殊的索引，唯一的标识一条记录，不能为空，一般用primary key来约束。 4.联合索引：在多个字段上建立索引，能够加速查询到速度 5.Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复的行，同时进行默认规则排序 6.Union all：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序
聚集索引VS非聚集索引 SQL Server 2014 发布日期： 2016年12月 索引是与表或视图关联的磁盘上结构，可以加快从表或视图中检索行的速度。 索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。 这些键存储在一个结构（B 树）中，使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行。 表或视图可以包含以下类型的索引： 群集 聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行。 索引定义中包含聚集索引列。 每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序排序。 只有当表包含
数组 是用于存储多个值的容器。它们允许您将相关数据组织在一起，并使用单个变量名访问它们。
《Pandas 教程》 修订中，可作为 Pandas 入门进阶课程、Pandas 中文手册、用法大全，配有案例讲解和速查手册。提供建议、纠错、催更等加作者微信: sinbam 和关注公众号「盖若」ID: gairuo。查看更新日志。
索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构，使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。
声明：非常感谢Carina投稿，全文由Carina撰写，主要对生信的可变剪切相关内容作了一定的梳理。
在一般的情况下，程序中的语句都是按照顺序执行的，先从函数中的第一条语句开始执行，然后执行第二条并且依次类推。但是也会存在一种情况：需要多次执行代码块，怎么办？
mysql 索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，而一个“最优”索引有时比一个“好的”索引性能要高两个数量级。
在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能，可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
MongoVUE 是个比较好用的MongoDB客户端，需要注册，但是可以变成永久使用，
本文档描述FairScheduler，一个允许YARN应用程序公平共享集群资源的调度插件。
一个数据分析师，最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下，让你去做一个详细的数据分析报告。确实，巧妇难为无米之炊，数据是数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。
数据库优化: 1.可以在单个SQL语句，整个应用程序，单个数据库服务器或多个联网数据库服务器的级别进行优化 2.数据库性能取决于数据库级别的几个因素，例如表，查询和配置设置 3.在数据库级别进行优化,在硬件级别进行优化,平衡可移植性和性能 4.合适的结构,合适的数据类型;执行频繁更新的应用程序大量表(少列);分析大量数据的应用程序少量表(多列);选择合适的存储引擎和索引; 5.压缩适用于InnoDB表的各种工作负载，以及只读MyISAM表 6.选择合适的锁定策略;InnoDB存储引擎可以处理大多数锁定问题 7.配置的主要内存区域是InnoDB缓冲池和MyISAM密钥缓存。 8.优化select语句,这方面技巧同样适用于其他带where的delete语句等,在where子句的列上设置索引;索引对于引用多个列如join和外键尤其重要
上一篇构建最终编码流程中，我们获取到最终包含数据码、纠错码和剩余字符的最终编码数据。接下来就是要最终的数据编码和其它必需的功能模块统一分配到 QR 二维码矩阵中。功能模块指的是不含数据，同时 QR 二维码规范中必需的元素，例如 QR 二维码三个角上的定位模块。本篇将介绍如何分配功能模块和数据编码位。
注入方式一： 1.用Burp抓包，然后保存抓取到的内容。例如：保存为post.txt,然后把它放至某个目录下 2.列数据库: sqlmap.py -r "###" -p n --db
【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。 说明：不要以为唯一索引影响了insert速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的；另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。
为了更好地发展业务，每个组织都在迅速采用分析。在分析过程的帮助下，产品团队正在接收来自用户的反馈，并能够以更快的速度交付新功能。通过分析提供的对用户的更深入了解，营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众。只有当我们能够大规模提供分析时，这一切才有可能。
工欲善其事，必先利其器。最近在写代码的时候越发觉得不是代码有多难，而是当代码出了问题该如何调试，如何追溯本源，这才是最难的。
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