我有一个从csv加载的数据,大约5.4GB,包含210个列和大约200000行。
我在dataframe上运行了这个函数:
cnts = (df.select([countDistinct(c).alias(c) for c in df.columns]).first().asDict())
我的系统有32 My内存,这个任务太慢了,显示了13.5小时的任务时间,这正常吗?或者,我做错了什么,我们可以加快速度吗?这是POC在windows服务器上独立安装spark。
我在一个2.6.3解析服务器上,我需要缓存查询的结果,以加快速度!
我知道Parse提供了一个Redis适配器。为了开始使用Redis,我到底要做什么呢?有什么模块我应该安装吗?我应该导入或配置什么吗?
另外,我在Parse的文档中找到了这个:
这些缓存适配器可以随时在内部清理,您不应该使用它们来缓存数据,您应该让解析服务器管理它们的数据生命周期。
他们说you should not use them to cache data and you should let parse-server manage their data lifecycle.是什么意思?我不应该使用适配器吗?
我想知道(以及)强/弱引用管理是否会对代码执行产生影响,特别是当释放许多类可能有弱引用的对象时。一开始我误以为是ARC,但事实并非如此。
在相同的主题上有一个类似的,但是他们不调查性能影响,也不试图从中提取一个数字。
让我明确一点:无论如何,我并不是说ARC或强/弱可能会对性能产生不良影响,或者说“不要使用这个”。我喜欢这个。我只是好奇它有多高的效率,以及它的大小。
我将这段代码放在一起,以了解强/弱引用在执行时对性能的影响。
import Foundation
class Experiment1Class {
weak var aClass: Experiment1Class?
}
通过引用而不是值传递ints是否对性能有好处?我这么说是因为如果您通过引用传递,您将创建一个4字节指针,但是如果您通过值传递,则无论如何您将创建该值的4字节副本。因此,它们都占用了额外的4个字节,对吗?可以使用强制转换:(int *)通过引用传递int文字吗?还是必须传递指向int的指针?参见下面的示例代码:
int func1(int *a){ (*a)++;//编辑了Joachim Pileborg printf的评论(“%i\n”,*a);返回0;} int func2(int a){ a++;printf("%i\n",a);返回0;} int main(void){
我有一个名为"ITEM_REVIEW"的表,其中有一个名为"score"的列。 我知道我可以通过以下方法获得score的平均值: SELECT AVG(score) FROM "ITEM_REVIEW" WHERE "item_id"=1 即使记录堆积在一起,这是计算平均值的正确(且有效)方法吗?或者在我的NodeJS服务器上获取数据并计算平均值更好?