在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy） ，PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。
本篇介绍 8 个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。
XGBoost是一种强大的机器学习算法，但在处理大规模数据时，单节点的计算资源可能不足以满足需求。因此，分布式计算是必不可少的。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理，包括设置分布式环境、使用分布式特征和训练大规模数据集等，并提供相应的代码示例。
Dask 是一个开源库，旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。
随着新版本的推出，RAPIDS 迎来了其推出一周年纪念日。回顾所经历的一年，RAPIDS团队就社区对该项目的关心和支持表示衷心的感谢。此前，RAPIDS获得了其首个BOSSIE奖。非常感谢各位的支持！RAPIDS团队将继续推动端对端数据科学加快发展，达到新高度。
Dask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模数据集，将数据拆分成小块，并使用多核或分布式系统并行计算。Dask提供了两种主要的数据结构：Dask.array和Dask.dataframe。在本文中，我们将重点介绍Dask.array，它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。
AI 科技评论按：作为排名靠前的最受欢迎和增长最快的编程语言之一，Python 是一种多用途、高级别、面向对象、交互式、解释型和对用户非常友好的编程语言，拥有卓越的可读性和极高的自由度。而为了能利用多核多线程的的优势，同时又要保证线程之间数据完整性和状态同步，Python 官方的、最广泛使用的解释器——CPython 往往会采取最简单的加锁的方式——全局解释器锁（GIL）。
选自UC Berkeley Rise Lab 作者：Devin Petersohn 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文中，来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray，使用这款工具，无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas，遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接：https://github.com/ray-pro
好久不见。有一年了。 很久没有更推文了，我的错。额，进入正题吧。到了年底，很多App都会放出“你今年听了多少歌”、“你今年看了多少帖子”、“你今年剁手了多少次”等等的用户数据，并在其中进行较多的数据挖
大家好我是费老师，geopandas作为我们非常熟悉的Python GIS利器，兼顾着高性能和易用性，特别是在其0.12.0版本开始使用全新的shapely2.0矢量计算后端后，性能表现更是一路狂飙。
在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域，Python 是最受欢迎的语言。Python 在数据科学领域，有非常丰富的包可以选择，numpy、scipy、pandas、scikit-learn、matplotlib。
目录 六、消费客户端监控项 一、系统监控项 1.CPU CPU使用率、CPU Load 2.内存 内存使用率 3.磁盘 磁盘使用率、磁盘IO、磁盘IOWAIT 4.带宽 带宽检测 5.实例存活 集群实例是否存活、实例端口是否可达 6.JVM监控 堆内存、Full GC时间等 二、集群监控项 1.集群节点数量 注：比如RocketMQ集群中有4主4从；当Master节点数量小于4时 2.集群节点可用性 注：检测集群节点是否可达以及RT Time 3.集群写入TPS 注：例如集群写入TPS压测值的40% 4.
cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
首先看一下测试nc文件，总计7个文件，每个文件大约6.7G，是CNRM-CM6-1-HR模式按照25年的时间分开存储的。
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。 大多数Dask AP
pandas虽然是个非常流行的数据分析利器，但很多朋友在使用pandas处理较大规模的数据集的时候经常会反映pandas运算“慢”，且内存开销“大”。
即Scale horizontally，横向扩展，向外扩展 。 称为集群系统。指由多个节点组成的系统，这种系统的扩展主要以水平扩展方式（指增加节点的方式）来进行。
在Pandas 2.0发布以后，我们发布过一些评测的文章，这次我们看看，除了Pandas以外，常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文，是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术，高性能全局一致性SCC和热备无感秒切，无论在跨机扩展还是跨机切换，都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线，目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度，演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
缓存，是利用局部性原理，将高频操作的数据存放到访问速度更快的介质中，后续读取相同数据时无需再访问慢速设备，从而可以显著降低操作延时，提高读写速度。局部性原理有两种：
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录。
导读：随着互联网的高速发展和信息技术的普及，企业经营过程中产生的数据量呈指数级增长，AI 模型愈发复杂，在摩尔定律已经失效的今天，AI 的落地面临着各种各样的困难。本次分享的主题是分布式机器学习框架如何助力高维实时推荐系统。机器学习本质上是一个高维函数的拟合，可以通过概率转换做分类和回归。而推荐的本质是二分类问题，推荐或者不推荐，即筛选出有意愿的用户进行推荐。本文将从工程的角度，讲述推荐系统在模型训练与预估上面临的挑战，并介绍第四范式分布式机器学习框架 GDBT 是如何应对这些工程问题的。
Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用on YARN部署方式来说明。
先设定单个 Executor 核数，根据 Yarn 配置得出每个节点最多的 Executor 数量，每个节
虽然 panda 是 Python 中用于数据处理的库，但它并不是真正为了速度而构建的。了解一下新的库 Modin，Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。
VictoriaMetrics，是一个快速高效、经济并且可扩展的监控解决方案和时序数据库。
现在随处可见分布式集群这个词,由于分布式和集群这两个词经常被放在一起使用,所以两个词似乎就是连在一起使用的,其实并非如此.
前面我们介绍了单节点版本的 VictorialMetrics 的使用，对于低于每秒一百万个数据点的摄取率，建议使用单节点版本而不是集群版本。单节点版本可根据 CPU 内核、RAM 和可用存储空间的数量进行扩展。单节点版本比集群版本更容易配置和操作，所以在使用集群版本之前要三思而后行。上面我们介绍了 VM 的单节点版本的基本使用，接下来我们来介绍下如何使用集群版。
如需在 Kubernetes 上安装 KubeSphere 3.2.0，您的 Kubernetes 版本必须为：1.19.x、1.20.x、1.21.x 或 1.22.x（实验性支持）。
当客户或者业务咨询您一套Elasticsearch该如何搭建的时候，您脑海中闪过的第一个想法是啥？业务数据量有多大,eps峰值是多少，业务场景是啥....本文将详细介绍从下到上改如何规划一套Elasticsearch集群。
在金融领域，计算效率有时可以直接转化为交易利润。量化分析师面临着在研究效率和计算效率之间进行权衡的挑战。使用Python可以生成简洁的研究代码，从而提高了研究效率。但是，一般的Python代码速度很慢，不适合用于生产环境。在这篇文章中，我们将探索如何使用Python的GPU库来高性能实现奇异期权定价领域遇到的问题。
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析，浪尖在这里给出以下建议。 一，存储系统 因为因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统（例如Hadoop文件系统或HBase）中读取输入数据，所以将其尽可能靠近该系统很重要。所以，有如下建议： 1，如果可能，在与HDFS相同的节点上运行Spark。最简单的方式是将spark 的Standalone集群和hadoop集群安装在相同的节点，同时配置好Spark和hadoop的内存使用，避免相互干扰(对于hadoop，
如何让Pandas更快更省心呢？快来了解新库Modin，可以分割pandas的计算量，提高数据处理效率，一行代码即刻开启Pandas四倍速。
为大家总结新一期 好雨云帮一周问答集锦（11.7-11.13） 请各位老司机慢用 Q：云帮社区版的最低硬件要求（单节点+2核CPU+4G内存）有点高吧？ A： 云帮是利用容器技术打造的一款集合了CI/CD（自动化构建）、容器管理、高可用、性能分析、日志收集、负载均衡等众多功能模块的PaaS，它并不是一个简单独立的软件，更不是一个agent。 容器技术之所以备受推崇，是因为容器技术的思想先进，想要把容器技术利用好，合适的支持组件必不可少。 本月云帮社区版的更新（2016.11）极大的降低了与宿主机系统的耦合
早在 Kubernetes 1.2 时候，就已经宣布达到 1000 节点的规模了，在 1.6 版本更达到了 5000 节点的规模。各大厂也都有了各自的超大规模单一集群。然而普罗大众的情况是如何呢？Sysdig 在 2019 年度容器应用报告中得到的结果是，大于 50 节点规模的集群不足 10%，另外一个佐证是 Mohamed Ahmed 的一篇调查报告中也提供了类似的数据。这种情况的一种解释是，目前的应用阶段还比较早期，处于试探期间；然而从一个侧面来说，Sysdig 的调研对象针对的是生产应用，也就是说处于生产应用状态下的集群，绝大多数都是这种小规模集群。根据对 CNCF Landscape 中 Distribution 分类的产品的抽查，也可以看到随处可见的 Kubernetes As Service 类似功能的实现，这也证实了小集群协作方案的落地趋势。相对于少量大集群，多个小集群的差异在于：
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析，在这里给出以下建议。主要译自官网
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
Svelte 是一种全新的构建用户界面的方法。传统框架如 React 和 Vue 在浏览器中需要做大量的工作，而 Svelte 将这些工作放到构建应用程序的编译阶段来处理。
原题 | Surprising Sorting Tips for Data Scientists
编辑手记：Real World Performance（RWP）团队是个天才的性能优化团队，不断的寻找和创造新的方法分析诊断当今世界业务系统的性能。在他们眼里，一切性能问题都有解决方案，并且能找到最佳的解决方案。 今天我们要分享的是关于优化索引竞争的案例。 索引竞争可能是我们在数据库中最常见的竞争问题之一，在AWR报告中，enq: TX - index contention 是非常常见的一个等待事件，顾名思义，Index contention是指索引竞争，事实上专指由于索引分裂产生的竞争等待。 原理： 当事
前言 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验。上几篇分析文章，对nutanix/VSAN/深信服/H3C等厂家的深入分析，引起了业界很大的反响。 超融合专家再出雄文！ 以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。 超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融合方案分析系列（3）深信服超融合方案分析 超融合方案分析系列（4）H3C超融合方案分析 下面是本系列的第6篇，对DELL的深入分析。 接上一篇 上
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
