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Spark在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？

对于Spark的初学者，往往会有一个疑问：Spark（如SparkRDD、SparkSQL）在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？很显然，答案是否定的！...如果你没有在代码中调用persist或者cache算子，Spark是不会真正将数据都放到内存里的。...各层的map函数组成一个pipeline，每个数据元素都经过这个pipeline的处理得到最终结果。...这也是Spark的优势之一，map类算子整个形成类似流式处理的pipeline管道，一条数据被该链条上的各个RDD所包裹的函数处理。再回到WordCount例子。...说完了Spark RDD，再来看另一个问题：Spark SQL对于多表之间join操作，会先把所有表中数据加载到内存再做处理吗？当然，肯定也不需要！

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js中的数据_变量_内存

* 存储于内存中代表特定信息的'东东', 本质就是0101二进制 * 具有可读和可传递的基本特性 * 万物(一切)皆数据, 函数也是数据 * 程序中所有操作的目标: 数据 * 算术运算 * 逻辑运算 *...* 内存条通电后产生的存储空间(临时的) * 产生和死亡: 内存条(集成电路板)==>通电==>产生一定容量的存储空间==>存储各种数据==>断电==>内存全部消失 * 内存的空间是临时的, 而硬盘的空间是持久的...* 一块内存包含2个数据 * 内部存储的数据(一般数据/地址数据) * 内存地址值数据 * 内存分类 * 栈: 全局变量, 局部变量 (空间较小) * 堆: 对象 (空间较大) 3....* 值可以变化的量, 由变量名与变量值组成 * 一个变量对应一块小内存, 变量名用来查找到内存, 变量值就是内存中保存的内容 4....内存,数据, 变量三者之间的关系 * 内存是一个容器, 用来存储程序运行需要操作的数据 * 变量是内存的标识, 我们通过变量找到对应的内存, 进而操作(读/写)内存中的数据 --> <script type

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js中的数据_变量_内存

* 存储于内存中代表特定信息的'东东', 本质就是0101二进制 * 具有可读和可传递的基本特性 * 万物(一切)皆数据, 函数也是数据 * 程序中所有操作的目标: 数据 * 算术运算 * 逻辑运算 *...* 内存条通电后产生的存储空间(临时的) * 产生和死亡: 内存条(集成电路板)==>通电==>产生一定容量的存储空间==>存储各种数据==>断电==>内存全部消失 * 内存的空间是临时的, 而硬盘的空间是持久的...* 一块内存包含2个数据 * 内部存储的数据(一般数据/地址数据) * 内存地址值数据 * 内存分类 * 栈: 全局变量, 局部变量 (空间较小) * 堆: 对象 (空间较大) 3....* 值可以变化的量, 由变量名与变量值组成 * 一个变量对应一块小内存, 变量名用来查找到内存, 变量值就是内存中保存的内容 4....内存,数据, 变量三者之间的关系 * 内存是一个容器, 用来存储程序运行需要操作的数据 * 变量是内存的标识, 我们通过变量找到对应的内存, 进而操作(读/写)内存中的数据 --> <script type

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react 在使用数据请求的时候和setState的时候哪个先处理

今天在工作中遇到一个问题,我司使用的是antd 组件,在使用react数据请求时,并在其中设置setState,页面发现了异常....需求是这样的, 上面的调出项目为一个select选择,当时发生onChange的时候,下面的调出人员会随之改变,两个select是联动的....我写这一部分需求时的代码如下: // 初始化需求申请界面数据 initializeMyModal = () => { // 当调出项目发生改变时,获取调出人员下拉数据 myModalItems[...当异步请求的时候,setState也是异步更改数据,当数据请求成功时,便遗留了上一个的value值,这样的解释很牵强,欢迎大神来留言....我能提供的解决方案: 当调出项目selectOnChange的时候,调用一个同步的方法,把调出人员的select设为空.在antd中可以直接使用this.props.form.setFieldsValue

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内存数据库的自动优化方法？

内存数据库的自动优化方法？...以一个直观的例子来解释这个问题，我们以全内存分布式数据库RapidsDB为例，要检查特定表的已排序行段组的当前状态，请在CLI环境中运行SHOW COLUMNAR MERGE STATUS FOR <table_name...然而，在数据库执行大量的增删改任务时，background merger的处理性能会被影响。...其原因是，两种不同的合并方式均采用一种高级算法，该算法被优化为在并发写入的情况下进行小的分批次工作，并将数据保持在几个有序的行段组中，而不是试图将所有数据合并到单个有序的行段组中。...如果可以牺牲一些数据处理时间来获得更高的查询性能，则可以运行手动命令，将每个分区上的数据合并到一个有序的行段组中：图片此时，任何选择查询将只具体化每一个分区的一个行段。

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sql.js：JS专用的内存型数据库

它使用存储在内存中的虚拟数据库文件【https://kripken.github.io/emscripten-site/docs/porting/files/file_systems_overview.html...】，因此不会保留所做的更改到数据库。...构造函数 SQL.Database 把表示数据库文件的整数数组作为可选参数。...sql-asm.js：Sql.js 的 asm.js 旧版本。较慢且更大。出于兼容性的原因提供。...sql-asm-memory-growth.js：默认情况下，Asm.js 不允许内存增长，因为它速度较慢且会进行优化。

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Redis的批量处理数据，如何优化？

N次Redis执行命令耗时 3、N条命令批量执行 N次命令的响应时间 = 1次往返的网络传输耗时 + N次Redis执行命令耗时 4、MSET Redis提供了很多Mxxx这样的命令，可以实现批量插入数据...，否则单次命令占用带宽过多，会导致网络阻塞 5、Pipeline MSET虽然可以批处理，但是却只能操作部分数据类型，因此如果有对复杂数据类型的批处理需要，建议使用Pipeline功能 @Test...：原生的M操作 Pipeline批处理注意事项：批处理时不建议一次携带太多命令 Pipeline的多个命令之间不具备原子性 2、集群下的批处理如MSET或Pipeline这样的批处理需要在一次请求中携带多条命令...，而此时如果Redis是一个集群，那批处理命令的多个key必须落在一个插槽中，否则就会导致执行失败。...串行执行各组命令在客户端计算每个key的slot，将slot一致分为一组，每组都利用Pipeline批处理。

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【Linux 内核内存管理】优化内存屏障 ④ ( 处理器内存屏障 | 八种处理器内存屏障 | 通用内存屏障 | 写内存屏障 | 读内存屏障 | 数据依赖屏障 | 强制性内存屏障 |SMP内存屏障 )

文章目录一、处理器内存屏障二、Linux 内核处理器内存屏障一、处理器内存屏障 ---- " 处理器内存屏障 “ 针对 ” CPU " 之间的内存访问乱序和 CPU 访问外设乱序问题 ; 为了...提高 " 流水线 " 性能 , 新式处理器可以采用 " 超标量体系结构 “ 和 ” 乱序执行 " 技术 , 可以在一个时钟周期中并行执行多条指令 ; 但是 CPU 执行优化会导致指令乱序执行..., 后面的指令先于前面的指令执行 , 导致寄存器中的值冲突 ; CPU 执行优化总结 : 顺序取指令 , 乱序执行 , 执行结果顺序提交 ; 二、Linux 内核处理器内存屏障 ---- Linux...内核中有 8 种 " 处理器内存屏障 " ; 内存屏障有 4 种类型 , ① 通用内存屏障 ② 写内存屏障 ③ 读内存屏障 ④ 数据依赖屏障每种类型的内存屏障又分为 ① 强制性内存屏障...() 如果使用 " 处理器内存屏障 " , 其隐含着同时使用 " 编译器优化屏障 " ; ( 数据依赖屏障除外 ) ;

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Pandas处理大数据的性能优化技巧

Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时，每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加，执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。...所以了解和使用更快的方法非常重要，特别是在大型数据集中，本文将介绍一些使用Pandas处理大数据时的技巧，希望对你有所帮助数据生成为了方便介绍，我们生成一些数据作为演示，faker是一个生成假数据的...但是如果数据可控的话建议直接使用pickle 。数据类型在大型数据集中，我们可以通过强制转换数据类型来优化内存使用。...例如，通过检查数值特征的最大值和最小值，我们可以将数据类型从int64降级为int8，它占用的内存会减少8倍。...111313 Mercedes 110389 Nissan 110960 Porsche 111504 Toyota 111601 dtype: int64 """ 迭代在大容量数据集上迭代需要很长时间

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内存数据库的自动优化怎么做？

以柏睿数据内存分布式数据库RapidsDB来说明的话，自动优化体现在2个阶段：数据入库过程和数据入库后。我这里重点分享一下数据入库后。...RapidsDB使用了一种高级的算法，允许它在新增或更新数据时尽可能保持有序。这个过程被称为background merger，并且为使行段的数据顺序能够得到持续优化，则该过程会一直在后台自动运行。...当background merger在运行过程中，在库内数据被增删改等改变时，它会停止到当前任务并且重新开始。鉴于每次只处理一小块行段数据，所以被停止的任务影响的只是少量的数据。...只有在大量的更新工作负载下，重新排序处理效率才会显著减慢，这是因为另一个机制pessimistic merger会锁定当前正在处理的行段。...如果刚入库的原始数据是以完全随机的顺序排列的，那么它会包含与行段一样多的排序行段组。background merger的任务逻辑就是重新组织行段之间的行，即尽量减少排序的行段组的数量。

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TIA 丢失的内存 – 优化和标准的数据块访问

但是，由于变量的数据类型顺序不同，内存表示形式将不同，因此偏移量也会不同。因此，当您使用标准数据块时，在声明变量时必须小心，因为要知道每次定义新的 BOOL 变量时都会丢失内存。...这意味着程序中任何使用过的变量都已失效。所以简单地说，你的整个逻辑现在都搞砸了。这将导致很多麻烦。更不用说现在添加新的比特变量后，会有额外的内存丢失。这是使用标准数据块的一个非常大的缺点。...优化数据块和标准数据块的区别在于，优化数据块内部的变量不是固定地址，而是给变量赋一个符号名称，加上数据块的结构不是固定的作为标准数据块，所以在声明新标签时不会出现内存损失，地址也不会发生变化。...6 优化数据块的优势优化数据块会自动保存在块的可用内存区域中，因此内存中没有间隙。与标准数据块相比，这样可以优化内存容量的使用，并避免内存丢失。...在实际工作中，我们建议优先选择优化的数据块，与标准数据块相比，优化的数据块具有很多优势，使用符号名称有助于避免在向块添加新变量时对标签进行任何地址更改。使用优化的块，也不会浪费任何内存区域。

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Redis 的数据被删除，内存占用还这么大？

.，2 KB，4KB，当申请内存最近接某个固定值的时候，jemalloc 会给它分配最接近固定值大小的空间。...开启持久化的话，需要使用 RDB 或者 AOF 恢复数据，如果只有一个实例，数据大的话会导致恢复阶段长时间无法提供服务，高可用大打折扣。 ❝咋办呢？...对于 Redis 来说，当一块连续的内存空间被划分为好几块不连续的空间的时候，操作系统先把数据以依次挪动拼接在一块，并释放原来数据占据的空间，形成一块连续空闲内存空间。。...Redis 操作数据的指令是单线程，所以在数据复制移动的时候，只能等待清理碎片完成才能处理请求，造成性能损耗。 ❝如何避免清理碎片对性能的影响又能实现自动清理呢？...好问题，通过以下两个参数来控制内存碎片清理和结束时机，避免占用 CPU 过多，减少清理碎片对 Redis 处理请求的性能影响。

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JS,PHP,Python,Java对JSON数据的处理

现在只要编写接口，接口调用，大家都绕不过JSON，各种编程语言里面都有对JSON数据的处理，今天用代码对比下JS,PHP,Python,Java对JSON数据的处理。...JSON 的格式如下： 1.数据在名称/值对中 2.数据由逗号分隔 3.大括号保存对象 4.中括号保存数组 5.字符串值要用双引号例如： { code: 200, #数据在名称/值对中，数据由逗号分隔...接下来以此为例，将使用JavaScript，Java,Python，PHP分别实现JSON数据的输出与解析。...3 Java中的转化与解析 Java中的转化与解析 Java中有很多处理JSON格式数据的包，如fastjson，gjson，jackjson，以下列子采用fastjson 实现。...还有很多编程语言都可以对JSON处理，遵循一定规范都是可以对接的。为啥我感觉没有强制变量类型的编程语言，写起来怎么那么舒服？？？真香？？ END

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大模型知识库中的文档预处理的优化问题

在基于大模型的知识库问答应用中，提升效果的点主要有: 1. 优化文档预处理； 2. 大模型的预训练及微调等； 3. 大模型的提示词优化； 4....使用专有数据训练embedding模型；向量检索算法通常没什么可优化的，因为向量数据库里通常都已经实现了。本文重点要讲的是怎么优化文档预处理。...表格数据的问题普通段落通常还是比较好处理的，但是对于表格就非常复杂，而表格在文档中也可能有很多复杂的情况，例如合并单元格甚至嵌套表格、表格跨页等。...前面说的基本都是难点，那么在处理时该怎么处理呢？ 1. 我想最好的办法是利用大模型的多态能力，直接表格进行结构化或者文本化。...结构化就是变成有层级关系的json数据，文本化就是让大模型用文本来描述表格的内容，而这个文本化我觉得可能是更好的方式。不过我估计，这得几年后才比较可行。 2.

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学习 CLR 源码：连续内存块数据操作的性能优化

本文主要介绍 C# 命名空间 System.Buffers.Binary 中的一些二进制处理类和 Span 的简单使用方法，这些二进制处理类型是上层应用处理二进制数据的基础，掌握这些类型后，我们可以很容易地处理类型和二进制数据之间的转换以及提高程序性能...Buffer 可以操作基元类型(int、byte等)的数组，利用.NET 中的 Buffer 类，通过更快地访问内存中的数据来提高应用程序的性能。...Buffer 可以直接从基元类型的数组中，直接取出指定数量的字节，或者给其某个字节设置值。 Buffer 主要在直接操作内存数据、操作非托管内存时，使用 Buffer 可以带来安全且高性能的体验。...提高代码安全性 C＃和.NET Core 有的许多面向性能的 API，C＃和 .NET 的一大优点是可以在不牺牲内存安全性的情况下编写快速出高性能的库。...例如，在调用非托管代码时，需要传递函数指针，C# 一般使用委托传递，很多时候为了避免各种内存问题异常问题，需要转换为指针传递。

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Nest.js 这么大的项目是怎么优化 ts 编译性能的？

Nest.js 是流行的 node 服务端框架，最近我注意到它有一个大的 PR。...为什么这么大的 PR 没有改版本号呢？看下 PR 的内容就知道了：这个 PR 是从 gulp 切换到了 tsc 的 Project Reference，优化了编译性能，并且启动也更简单了。...如果其他 project 也依赖别的 project 可以再次引用：编译的时候就会一起编译。这样和单独跑 tsc 不是一样么？有区别么？区别大了去了。...看下内容就知道了：它记录了这个 project 所有编译的文件名：还有 hash 的版本号，是否访问了全局作用域：这样再次编译的时候有啥不一样么？...nest 这么大的项目都用了 tsc project reference 来优化编译性能，那平时我们的项目自然也可以用 project reference 来优化，ts 编译性能优化的时候不妨往这方面考虑一下

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数据库的大日志文件处理技巧

如何分析数据库的大日志文件？...在做数据库维护的时候，经常需要使用数据库日志来排查问题，有时候会遇到日志文件比较大，例如一个历史MySQL的slowlog上TB了，或者MongoDB的log上大几百G，通常这种情况下，我们有下面几个方法来处理日志...01 大日志处理方法当我们遇到日志文件很大的时候，使用vim打开不可取，打开的时间很慢，而且还有可能打爆服务器内存。...，来对数据库日志进行轮滚，通常，我们的轮滚规则，写在下面这个路径下面。...02 总结文中我们一共分享了3种处理大的日志文件的做法： 1、tail 或者 head 命令这种方式的使用场景有限制，只能查看日志首尾的内容。

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JS中的八大数据类型

JS中有八种数据类型: 基本数据类型: Number, String, Boolean, Undefined, Null, Symbol, BigInt 引用数据类型 Object 注：红色为新增的基本数据类型...二. typeof 操作符由于js中的变量是松散类型的，所以它提供了一种检测当前变量的数据类型的方法，也就是 typeof 关键字. typeof 123　　 //Number typeof ...6.Object类型 js中对象是一组属性与方法的集合。这里就要说到引用类型了，引用类型是一种数据结构，用于将数据和功能组织在一起。...三大引用类型 1.Object类型我们看到的大多数类型值都是Object类型的实例，创建Object实例的方式有两种。...这时保存在变量中的是对象在堆内存中的地址，所以，与简单赋值不同，这个值的副本实际上是一个指针，而这个指针指向存储在堆内存的一个对象。

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Spark——底层操作RDD,基于内存处理数据的计算引擎

Apache Spark使用最先进的DAG调度程序，查询优化器和物理执行引擎，为批处理数据和流数据提供了高性能。易用使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。...Spark处理数据的能力一般是MR的十倍以上，Spark中除了基于内存计算外，还有DAG有向无环图来切分任务的执行先后顺序。 ?...优化：对RDD执行checkpoint之前，最好对这个RDD先执行cache，这样新启动的job只需要将内存中的数据拷贝到HDFS上就可以，省去了重新计算这一步。...执行流程 map task 的计算结果会写入到一个内存数据结构里面，内存数据结构默认是5M 在shuffle的时候会有一个定时器，不定期的去估算这个内存结构的大小，当内存结构中的数据超过5M时，比如现在内存结构中的数据为...在溢写之前内存结构中的数据会进行排序分区然后开始溢写磁盘，写磁盘是以batch的形式去写，一个batch是1万条数据， map task执行完成后，会将这些磁盘小文件合并成一个大的磁盘文件，同时生成一个索引文件

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JS中的二进制数据处理

点击关注“有赞coder” 获取更多技术干货哦～作者：大勾部门：业务技术/前端前言在现有的计算机中，二进制常常以字节数组的形式存在于程序当中。...JS设计之初似乎就没想过要处理二进制，对于字节的概念可以说是非常非常的模糊。如果要表达字节数组，那么似乎只能用一个普通数组来表示。然而随着业务需求的逐渐发展，出现了WebGL这样的技术。...（大端字节序主要用于数据传输），TypedArray 数组将无法正确解析，因为它只能处理小端字节序！...笔者深刻认识并运用的场景，主要是在处理比较复杂且数据量比较大的点云数据，前端接收到的点云数据已经是原始采集数据转换过的二进制数据，前端需要对二进制数据进行解析，运用的解析方法就是上述提到的各种方法。...在对文件读写的时候，我们更多的时候只是操作File对象，而File继承了所有Blob的属性。所以在我们看来，File对象可以看作一种特殊的Blob对象。

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