使用多个参数并行化groupby
是指在进行数据分组操作时，同时使用多个参数进行分组，并通过并行化处理提高计算效率。
在云计算领域中，可以使用分布式计算框架来实现多个参数并行化groupby操作，如Apache Spark、Hadoop等。这些框架可以将数据分布在多个计算节点上，并利用并行计算的能力同时处理多个参数的分组操作，从而加快数据处理速度。
优势：
- 提高计算效率：通过并行化处理多个参数的分组操作，可以充分利用计算资源，加快数据处理速度，提高计算效率。
- 支持大规模数据处理：云计算平台提供的分布式计算框架可以处理大规模的数据集，适用于需要处理海量数据的场景。
- 灵活性和扩展性：通过云计算平台提供的弹性计算资源，可以根据实际需求动态调整计算资源的规模，满足不同规模和复杂度的分组操作需求。
应用场景：
- 数据分析和挖掘：在大数据分析和挖掘任务中，常常需要对数据进行分组操作，使用多个参数并行化groupby可以提高数据处理效率，加速分析和挖掘过程。
- 推荐系统：在推荐系统中，需要对用户行为数据进行分组操作，使用多个参数并行化groupby可以加速推荐算法的计算过程，提高推荐效果。
- 日志分析：在日志分析任务中，需要对大量的日志数据进行分组操作，使用多个参数并行化groupby可以加快日志分析的速度，提高日志处理效率。
腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列适用于云计算的产品和服务，以下是其中一些相关产品：
- 腾讯云分布式计算服务（Tencent Distributed Compute Service，TDCS）：提供了分布式计算框架，支持并行化处理多个参数的分组操作，适用于大规模数据处理和分析任务。
- 腾讯云大数据计算服务（Tencent Big Data Compute，TBDC）：提供了大数据计算平台，支持高效的数据处理和分析，可用于多个参数并行化groupby操作。
- 腾讯云数据仓库（Tencent Cloud Data Warehouse，TCDW）：提供了数据仓库服务，支持数据的存储和分析，可用于多个参数并行化groupby操作。
以上产品的详细介绍和更多信息可以在腾讯云官方网站上找到：
- 腾讯云分布式计算服务：https://cloud.tencent.com/product/tdcs
- 腾讯云大数据计算服务：https://cloud.tencent.com/product/tbdc
- 腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/tcdw
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我一直在使用Dymola2019 FD01来开发我的模型，并想尝试新的Dymola版本。
我从Dymola 2022开始，但在启用Advanced.ParallelizeCode时遇到了一个问题。我检查了其他新的Dymola版本并发生了相同的错误(我尝试了2021X、2022、2022X2023) (2020X及以下版本)。禁用ParallelizeCode时，模型将运行。我的同事成功地创建了一个小模型来重现错误，我在下面粘贴了这个模型。
该模型基本上采用温度的向量输入，计算向量的最大值，然后将其传递到连接到卷对象和接收器对象的两个MassFlowSource对象中。体积对象包括动态能量和质量
浏览 15提问于2022-08-15得票数 2
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当我们使用sqlloader讨论并行模式时，这到底意味着什么？当我在我的脚本中执行：
Sqlldr control=first.ctl parallel=true direct=true data=first.unl
Sqlldr control=second.ctl parallel=true direct=true data=second.unl
我正在将第一个表first.unl和第二个表second.unl的插入作为数据文件插入到两个表中。
通过让parallel=true和direct=true并行运行first.unl和second.unl的sqlloader的两个实例，还是会运行
浏览 4提问于2014-03-25得票数 0
2回答
数据流如何执行并行处理？
、、、、
我正在使用用于Mysql到Bigquery数据管道的数据流。为此，我使用JDBC来实现Bigquery数据流模板。
在使用dataflow GUI创建作业时，我可以明确地设置最大工人数，即工人总数。
但问题是，如果我提到两个n1-standard-4大小的工人，就会在一段时间内创建两个工人，并自动删除一个工人。为什么两名工人都没有跑到完全操作呢？
而且，即使我使用1或2个工作人员，经过的时间也没有差别。根据我的理解，如果我用两个工人而不是一个工人，时间应该是一半。在GCS桶临时文件夹中创建的文件没有相同。
数据流如何管理其员工？它如何执行并行处理？我应该如何决定我的工作所需要的工人的数量和类型
浏览 5提问于2020-11-19得票数 1
我正在尝试使用带自动确认的Reactor Kafka来实现对Kafka主题分区的并发处理。这里的文档让这看起来像是可能的：
这与我正在尝试的唯一区别是我使用的是自动确认。
我有以下代码(相关方法为receiveAuto)：
public class KafkaFluxFactory<K, V> {
private final Map<String, Object> properties;
public KafkaFluxFactory(Map<String, Object> properties) {
this.prop
浏览 1提问于2017-06-16得票数 2
假设我在TensorFlow (Python接口)中有下面这行代码：
z = tf.matmul(W_1,x_1) + tf.matmul(W_2,x_2) + ... + tf.matmul(W_N, x_N) + b
以上N个操作都是独立的，结果在z中累加。例如，TensorFlow会独立启动N个内核，然后累加结果，还是会连续处理N个操作？
我之所以这样问，是因为这会影响到我需要花费多少精力来向量化操作，而代价是降低了可读性和便利性。我希望TF异步启动所有N个GPU内核，在z中累加输出，并返回结果。
此外，假设TF确实并行处理上述语句，对此是否有任何限制？例如，如果我在For循环中(或在带
浏览 1提问于2016-10-13得票数 2
我正在对多个学习者(大约15个不同的学习者)运行mlr基准测试，并使用irace调优控件进行嵌套重采样。我的问题是:是否可以在parallelMap上运行两个并行化级别？ 如果我使用mlr.benchmark级别，学习者结束第一次的速度就越快，只有计算要求更高的学习者才会继续运行，每个人都有一个线程。所以最终会有4-5个线程在运行。 如果我使用mlr.tuneParams级别，irace调优控件会产生6个线程并对所有线程进行求值，然后在所有线程都完成后，它会创建另外6个线程。我知道这种方法本质上是顺序的。 我的观点是，无论哪种方式，CPU核心都没有得到充分利用。例如，如果一个CPU有12个内
浏览 15提问于2019-06-26得票数 2
警告，这将是很长的时间，我想要尽可能具体。
确切问题:这是一个multi-processing问题。我已经确保了我的课程在以前的实验中的表现都与预期的一样。
编辑:说线程预先。
当我在线程环境中运行问题的玩具示例时，一切都会发生变化；但是，当我转换到实际问题时，代码就会中断。具体来说，我得到了一个TypeError: can't pickle _thread.lock objects错误。整个堆栈在底部。
这里的线程需求与我修改代码的示例- 略有不同。在这个例子中，我们有一个适应度函数，可以由每个评估独立调用，并且所有函数调用都不能相互交互。然而，在我的实际问题中，我们试图使用遗传
浏览 3提问于2019-12-22得票数 3
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我正在使用在Google DataFlow上运行一个特性提取管道。我需要运行多个转换，所有这些转换都期望项按键进行分组。
根据这个的答案，DataFlow无法自动识别和重用重复的转换，比如GroupBy，所以我希望先运行GroupBy，然后将结果PCollection提供给其他转换(参见下面的示例代码)。
我想知道这在DataFlow中是否有效。如果不是，在Python中推荐的解决方法是什么？是否有一种有效的方法可以让多个映射或写入转换来获取相同GroupBy的结果？在我的例子中，我观察到DataFlow标度为5%利用率的最大工人数，并且在遵循GroupBy的步骤上没有取得任何进展，如本中所描
浏览 1提问于2019-04-02得票数 2
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我们使用Kettle/PDI处理遗留系统的使用记录，并将其提供给分析数据库/DWH，并从这些遗留数据每月向客户报告其活动和后端佣金报告。
现在，我使用宾得报告设计器将其编译成一个庞大的PDF格式，然后打印出来，并将其交给金融公司，后者会向客户发送支票，以了解我所做的声明中的金额。他们手工整理了所有这些。
显然，我们想把这些放在网上，因为我们已经为每个客户提供了一个文件区。我需要的是让宾得为每个企业创建一个新的PDF文件，而不是一个新的页面，然后将其命名为业务ID号和月份，或者同样有意义的东西。这个是可能的吗？
我们已经尝试了分裂PDF，但它需要几个小时的处理，这是一点也不愉快的工作。这似乎是可
浏览 0提问于2013-07-12得票数 1
而在groupBy中，apache中的dataframe会触发并在以后使用聚合，并在dataframe中使用另一列。有什么性能问题吗？reduceBy是一个更好的选择吗？
df.groupBy("primaryKey").agg(max("another column"))
浏览 0提问于2018-03-27得票数 3
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我正在尝试设置Storm来聚合一个流，但是在同一流上有各种(DRPC可用的)度量标准。
例如，流由消息的发送方、接收方、到达消息的通道和传递消息的网关组成。我在决定如何组织一个或多个拓扑结构时遇到了困难，这些拓扑结构可以通过网关和/或通道给出消息的总数。除了总数，每分钟的计数也很好。
其基本思想是有一个将接受消息传递事件的喷口，然后根据需要对数据进行聚合。目前，我正在玩三叉戟和DRPC，我想出了两个可能的拓扑，在这个阶段解决了这个问题。不能决定哪种方法更好，如果有的话？！
整个源代码都可以在这个上使用。它有三个类别：
用于发出消息传递数据。
模拟真实的数据源
浏览 1提问于2013-09-26得票数 2
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1回答
我一直在尝试修改Chainer的cifer示例代码，以便它可以与多个优化器一起工作。
正如Chainer文档(版本7.0.0b3)的946页中所写的，我认为函数training.updaters.ParallelUpdater不仅可以接受优化器对象，还可以接受将字符串映射到优化器的字典。
因此，我将三个优化器对象放入字典中，用模型设置它们，并将字典作为参数放入ParallelUpdate函数中。(参见下面的代码)
optimizers = {}
optimizers['SGD'] = chainer.optimizers.SGD(args.learnrate)
optimize
浏览 4提问于2019-09-26得票数 0
2回答
我在一个四核处理器上使用Tesseract进行OCR。为了更好的速度，我想一次读4个单词，使用4个线程。从多个线程并发调用Tesseract是否安全？
注意:每个线程将在不同的、非共享的镜像上工作。
注意:由于速度的原因，使用锁保护是不好的。
浏览 1提问于2011-01-28得票数 7
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1回答
我是Graph数据库的新手，正在努力使用下面的查询处理1M个关系。我观察到下面的查询只使用了1个核心，并且花费的时间太长。是否可以使用所有可用的核心并行运行查询？我遇到了AOPC函数apoc.cypher.parallel2，我不确定它是否能做到这一点。我使用的是社区版，但如果我能让它并行运行，我愿意升级到企业版。 MATCH p=(a:address)-[r*]->(b:address)
WHERE NOT (b)-[]->(:address)
WITH a,b, LAST(nodes(p)) as c,length(p) as depth
RETURN a.add_id, c
浏览 21提问于2021-09-19得票数 1
我有一个相对较大的postgresql表(timescaleDB)，200 1B ~1B行，按时间戳和id索引。我意识到很多时候，我的任务只由一个过程来处理。我相信我的查询可以分成子查询，并使用python为每个子查询创建新的连接。例如，最简单的查询是
select * from db
我打算把它分成
select * from db where timestamp > '2021-01-01' and timestamp <= '2021-02-01'
select * from db where timestamp > '2021
浏览 0提问于2021-10-20得票数 1
假设代码如下：
w1 = tf.get_variable(...)
w2 = tf.get_variable(...)
x = ...
y1 = tf.matmul(x, w1)
y2 = tf.matmul(x, w2)
session.run([y1, y2], ...)
TensorFlow可能会并行运行操作(通过选项inter_op_parallelism_threads控制)。
我的问题是:在这里(matmul) (并在此基础上扩展:在所有类型的GPU上)，它真的会做到这一点吗？我认为要做到这一点，它需要创建多个CUDA流，对吧？它会自动做到这一点(以及如何做到)？或者它们将在GP
浏览 1提问于2018-07-24得票数 2
1回答
我认为答案是“它不可能完成”，但我不想在没有用尽所有可能性的情况下对项目进行规划。这里有更多细节..。
我已经成功地编写了一个仿真程序，它的输出是一个动画的gif，其中帧显示模拟系统的配置时间步长。但是在这个成功的例子中，时间步骤是可以独立计算的，也就是说，有一个封闭的解决方案，这样我就不需要时间步长t的结果来计算t+dt的结果等等。所以我分了几个，比如n，t，t+dt，t+2dt，……的子进程，等待它们全部完成，然后按时间顺序组装gif帧。效果很好。
但是在这种新的情况下，动力系统的复杂性和时间步长( timestep t+dt )的计算都离不开对时间步长t的数值计算。也就是说，没有封闭形式
浏览 0提问于2018-06-16得票数 0
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目前，我正在尝试训练如下配置的神经网络:输入层大小-> 307200隐藏层大小-> 50输出层大小-> 10
我使用coursera 'fmincg‘提供的优化函数来训练网络。由于网络规模很大，所以需要很长时间。因此，我尝试使用matlab中的并行计算工具箱来解决这个问题。matlab提供了一份文档，介绍如何使用并行计算实现Matlab提供的优化函数。
但我不知道如何将并行计算用于自定义优化函数的用户定义函数。
如果有人能对此有所了解，我将不胜感激。
浏览 3提问于2016-06-10得票数 1
1回答
为什么在pandas中，从32m行数据帧中获取组的这三种方法的性能存在差异。
df = df.groupby(["a", "b", "c"]).groups
df = df.groupby(["a", "b", "c"]).count()
df = df.index
df = df.groupby(["a", "b", "c"]).count()
df = df.drop(df.columns, axis=1).reset_index()
最后一种
浏览 0提问于2016-07-18得票数 0
我有一台dask.dataframe
df2 = dd.read_csv(path, dtype=dtypes, sep=',', error_bad_lines=False)
它被dask本身拆分成220个分区
print(df2.npartitions)
>>220
我想使用两次groupby并将两个数据帧保存到文件中
coccurrence_df = df2.groupby(['h1_h2', 'hashtag1','hashtag2','user_id']).count().reset_inde
浏览 17提问于2018-08-10得票数 0
回答已采纳
全。我只有一个GPU设备Nvidia GTX 750。我用clEnqueueWriteBuffer做了一个测试，在一个线程中将数据从CPU复制到GPU。然后我用多个线程完成了它。结果是多个线程看起来更慢。当使用多个线程时，每个线程都有自己的内核/命令队列/上下文，这些内核/命令队列/上下文由同一设备创建。那么我的问题是，clEnqueueWriteBuffer调用是否对一个设备有一些锁？我怎样才能减少这些影响？
浏览 3提问于2015-04-24得票数 1
RxJava 2.0.5引入了ParallelFlowable类型，对应于Flowable.parallel()操作符。我发现实现并行性的一般建议是使用flatMap，如下所示：
Flowable.just(1,2,3)
.flatMap(x -> Flowable.just(x)
.observeOn(Schedulers.computation())
.map(y -> y + 1))
.forEach(System.out::println);
什么时候使用flatMap来并行比较合适，什么时候使用ParallelFlowabl
浏览 1提问于2017-05-31得票数 8
回答已采纳
到目前为止，我已经使用RapidMiner完成了一些数据/文本挖掘任务，但随着数据量的增加，存在着巨大的性能问题。AFAIK RapidMiner并行处理扩展只适用于企业版--不幸的是，我仅限于社区版。
现在我想使用MATLAB (学术许可证)将任务转移到一个高性能集群上。我没有找到并行计算工具箱支持的任何信息，例如SVM或KNN。
MATLAB或其他库是否支持数据挖掘算法的并行化？
浏览 0提问于2015-06-12得票数 0
我正在尝试使用groupby语句并行化一个查询。该查询类似于
var colletionByWeek = (
from item in objectCollection
group item by item.WeekStartDate into weekGroups
select weekGroups
).ToList();
如果我像下面这样使用带有共享变量的Pa
浏览 1提问于2011-10-15得票数 0
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我采用了操作指南，并尝试将其应用到教程中。我在本地启动了三个TensorFlow工作节点(PC中有8个内核)，并运行了训练脚本，替换了下面这一行：
sess = tf.InteractiveSession()
具有以下功能：
sess = tf.InteractiveSession("grpc://localhost:12345")
其中12346是节点0正在侦听的端口(例如，在节点0上创建主会话)。请注意，我没有明确指定应该在何处执行计算。
查看htop的输出，我可以看到该作业确实是由集群执行的-它消耗了一些CPU。但是，唯一的使用者是节点0，其余的节点不执行任何工作。如果我
浏览 15提问于2017-01-25得票数 0
我正在将scipy.optimize.leastsq与模拟器结合使用。leastsq调用用户定义的目标函数并将输入向量传递给它。反过来，目标函数返回一个误差向量。leastsq以最小化误差向量的平方和的方式优化输入向量。
在我的例子中，目标函数将在每次被调用时运行整个模拟。所使用的模拟器是单线程的，每次运行需要几分钟。因此，我希望一次运行模拟器的多个实例。但是，对目标函数的调用是串行执行的。
如何让leastsq一次执行对目标函数的多次调用？
浏览 1提问于2012-05-08得票数 3
2回答
我有一个包含velocity_params函数的My_mechanism类，该函数将结果写入一个csv文件。我需要在某个范围内迭代，但迭代非常慢(一次只使用一个CPU核心)。有没有什么方法可以加速这个过程？目前的代码大约需要10分钟来执行，最后，我需要迭代My_mechanism(i,j,k,l,2)中的所有i,j,k,l。 from crankshaft import *
import multiprocessing
import time
initial_time = time.time()
for i in range(10,20):
m = My_mechanism(i,
浏览 20提问于2019-10-08得票数 0
我想同时训练多个LightGBM模型。 现在，我正在按如下顺序训练它们： for m in range(ensemble_n):
params = {'seed':m}
model = lgb.train(params, lgbtrain)
prediction=model.predict(test_df.drop([target], axis=1))
test_predictions[:, m] = prediction 有没有办法让我把上面的循环并行化？
浏览 7提问于2021-04-22得票数 0
1回答
为了测试一个新系统并了解性能，我重新运行了一个，它有一个用于机器学习的定时代码块。
New: (8个核心，16个线程；base/boost clock = 3.7/4.3 GHz)，Fedora 28
：(4个核心，8个线程；基/升压时钟= 2.5/3.5 GHz)，Windows 7
结果令我震惊--新系统比旧系统慢了20%以上。
非硬件差异：
Windows 7与Fedora 28 (不知道这是否会影响性能，但报告有显著差异)。默认情况下，Windows中的R有更多的优化库吗？
R的版本(来自system的Fedora: R-3.5.0-4.fc28 )和使用的包不一样，但由于
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
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2回答
我正在使用Spark运行一个脚本，它在我的计算机和使用所有可用内核(大约6000个进程)的Google VM上都运行得很好。然而，当我尝试在Azure Databricks上运行它时，使用一个最少2个工作进程和最多25个4核的集群，并且运行DB9.0，它只是一个接一个地运行，而没有并行化。 除了在任何虚拟机中运行Spark，在Databricks中运行Spark是否需要任何额外的设置？ 下面是我用来调试并行化问题的测试脚本(集群负载小于10%)： import pandas as pd
import os
import numpy as np
import datetime
from py
浏览 29提问于2021-10-08得票数 2
我想知道如何在Mongodb中提高数据导入性能。我有17700个txt文件，要导入它们，我必须先把它们转换成字典，然后导入到Mongo中，但是使用循环的过程真的太慢了，有什么建议吗？谢谢，这是我的代码：
from bson.objectid import ObjectId
def txt_dict(x):
d = {}
with open(x,'r') as inf:
conta=0
for line in inf:
if (conta == 0):
movie_id =
浏览 2提问于2019-04-12得票数 2
1回答
我正在使用Pandas0.18/Python3.5在英特尔i3 (四个核)上编写代码。
我读过这样的文章：
我还做了一些工作，即IO绑定(将CSV文件解析为dataframes)。我需要做大量的计算，主要是将数据乘以。
我的代码目前是使用concurrent.futures ThreadPoolExecutor并行的。
我的问题是：
一般来说，我应该使用线程并行运行熊猫作业，还是熊猫可以有效地利用所有核心，而不需要我明确告诉它呢？(在这种情况下，我将依次执行我的作业)。
浏览 4提问于2016-09-15得票数 4
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2回答
我使用的是具有以下简单结构的MySql表：
ID_A : int 8
ID_B : int 8
主键: ID_A，ID_B索引: ID_B
这个MySQL表包含超过5亿行，权重为20 is。
我需要能够执行这样的查询：
选择*，计数(*)从表组中按ID_A顺序选择*，计数(*)从表组按ID_B顺序选择*，计数(*)从表组中选择*，其中ID_A在(1,2,3,4,5)选择*从表中选择*，其中ID_B在(1,2,3,4，5)选择*，计数(*)作为cpt从表(1，2，3，4，5)中的ID_B按ID_A顺序从(1，2，3，4，5)表中选择*，计数(*)从ID_A的表中选择*(1，2，3，4
浏览 3提问于2011-07-13得票数 2
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我正在使用RobotFramework和selenium2library实现web应用程序的自动化。
我正在寻找两个不同测试套件同时在两台不同机器上的并行测试执行。
我尝试过并行执行。如果我在一台机器上并行运行3个实例，那么它正在运行。但是我想在不同的机器上运行它，因为我已经尝试了以下代码：-
我首先启动轮毂
java -jar <selenium.jar> -role hub
(可选端口f.e.：-port 4444)
然后我运行节点：
java -jar <selenium.jar> -role webDriver (for selenium 2 library)
浏览 1提问于2018-07-05得票数 2
3回答
我有一个python程序，它执行几个独立且耗时的进程。python代码通常是一个自动机，它通过popen调用几个批处理文件。
这个程序目前需要几个小时，所以我想把它分散到多台机器上。如何通过intranet网络拆分任务，以便与python并行处理？
浏览 1提问于2011-05-30得票数 6
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我有一个相当大的优化问题，尽管这个问题本身相当简单。它只是二次+线性目标，具有线性约束。所以这个问题可以用cplexqp来解决。这个问题的规模大约是1300个变量，但我需要解决大约200个独立的问题。
如果我像往常一样循环200次并调用cplexqp，大约需要16分钟来解决所有问题。我考虑使用并行计算，所以我将循环改为parfor，现在大约需要14分钟。考虑到我们有12个核心和12个工作人员，我认为我们会获得更大的加速因子。
我确保并行工作线程已经初始化(因此MATLAB不必花费时间来初始化它们)。我还验证了所有12个工作线程在任务管理器中都是活动的，并且每个线程都使用了大量的CPU。
我的问
浏览 4提问于2020-02-07得票数 0
从Spark的粗粒度特性来看，当运行一个包含Join或Reduce键的Spark作业时，将spark.default.parallelism更改为一个大数目是个好主意，这样很多线程就可以同时在单个分区上工作了吗？
据我理解，这应该没问题，对吧？但缺点是，这可能会使网络I/O通信繁忙。缺省值是所有可用核心的数量。
有人能对此发表评论吗？提前感谢
浏览 4提问于2015-11-04得票数 0
我有一个返回750米记录的CTE查询，这些记录需要插入到目标表中。使用"select * into <> from“子句对查询部分进行并行化，但是有方法并行化插入部分吗？PostgreSQL版本为11.6。
使用目标表作为分区帮助并行化插入吗？如果是，那么如何为分区表运行CTAS -让我们说哈希分区表？
浏览 1提问于2022-06-03得票数 1
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2回答
我正在使用R中的LQMM软件包进行非常耗时的分析。我将模型设置为星期四开始运行，现在是星期一，现在仍在运行。我对模型本身很有信心(作为标准MLM测试)，我对我的LQMM代码很有信心(使用相同的数据集运行了其他几个非常相似的LQMM，它们都花了一天时间运行)。但是，我真的很想弄清楚如何让它更快地运行，如果可能的话，使用我可以访问的机器的并行处理功能(注意，所有这些都是基于Microsoft的)。
我已经阅读了几个关于使用并行的教程，但我还没有找到一个说明如何与其他R packages....am i一起使用并行包的教程，或者说不可能？
下面是我使用运行的代码：
install.packages(
浏览 1提问于2015-05-04得票数 5
我读过几篇文章，以确保如何强制目标而不是并行运行。但假设我希望两个目标同时启动并并行运行。这能办到吗？
例如，假设我有一个目标如下：
myParallelTarget:
$(MAKE) target1;
$(MAKE) target2;
然后我把它叫做，例如：
make -j16 myParallelTarget
当然，我有一个比这更复杂的项目，但这是一般的形式。即使我用-j16调用我的Makefile，它仍然在恢复到target2之前构建target1。
当我查看构建输出时，我会感觉到，如果target2立即启动，构建可能会执行得更快，也就是
浏览 1提问于2015-03-19得票数 2
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自动化测试人员总是交替使用“并行”和"Distributed“测试。
对我来说，通过"distributing“测试用例快速运行到可用的机器(节点)，Selenium Grid可以帮助完成自动化测试。
目前，我使用基于docker的selenium +节点机制在单个mac机器上更快地执行自动回归套件。只要github中有一个新的构建标记，这个设置就会由jenkins作业触发。
您能否说明如何在多个浏览器上并行运行测试用例来执行“兼容性测试”(这里我想验证一个网站在所有主要浏览器上是否正常工作)？
提前谢谢。
你好，维克拉姆
浏览 5提问于2017-07-17得票数 0
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当并行运行时，Ruby 1.9.3不会运行任何单元测试
给定以下代码，
# Modified from https://gist.github.com/1334056/121396125ca4dd7ee1bb81536cce0754700f20fb
# replication.rb
require 'test/unit'
class TestTest < Test::Unit::TestCase
def test_one
assert true
end
def test_two
assert true
end
end
单元测试在不并行运行
浏览 1提问于2012-05-04得票数 2
1回答
我正在运行一个Azure Data，该工厂将从prem服务器上的多个表复制到Azure数据湖。
因此，我通过Az Data设置了许多复制活动来执行并行副本(每个活动都在进行一个表的提取)。
为了更好地优化资源，我想知道是否有一种方法可以用一个副本活动复制多个表？
我听说过“复制并行度”，但不知道如何使用它？
Rgds
如果这个问题有帮助的话，那就投票吧.提前谢谢。。
浏览 1提问于2020-08-19得票数 1
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如果我有两个服务器(服务器A和服务器B)是同一可用性组故障转移集群的一部分，并且运行在服务器A上的查询有一个使用并行化的执行计划，那么该查询是否可以使用服务器B上的处理器的核心？
浏览 0提问于2019-03-20得票数 0
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我有一个科学知识创建的模型，一个巨大的测试数据集可以预测。现在为了加速预测，我想实现多处理，但真的无法破解，在这方面需要帮助。
import pandas as pd
from sklearn.externals import joblib
dataset = pd.read_csv('testdata.csv') # 8mln rows
feature_cols = ['col1', 'col2', 'col3']
#load model
model = joblib.load(model_saved_path)
浏览 2提问于2017-11-20得票数 1
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1回答
Apache文档声明：
在Beam中读取和写入数据是一项并行任务，并使用ParDos、GroupByKeys等…。通常就足够了。很少，对于特定的特性，您将需要更专门的Source和Sink类。
请有人提供一个非常基本的例子，说明如何用Python实现这一点吗？
例如，如果我有一个包含100个jpeg图像的本地文件夹，我将如何：
使用ParDos读取/打开文件。
在图像上运行一些任意代码(可能将它们转换为灰度)。
使用ParDos将修改后的图像写入不同的本地文件夹。
谢谢,
浏览 2提问于2018-10-14得票数 2
2回答
我正在运行一种算法，它占用了大量的资源，并最大限度地占用了CPU。
问题是它只使用一个CPU。
如何使MATLAB多线程计算，并使用一个以上的CPU？
浏览 3提问于2011-01-16得票数 3
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我使用SQLITE_OPEN_NOMUTEX连接到Sqlite，根据，用户可以通过使用System.data.sqlite标志作为连接字符串的一部分来启用多线程。但我在接受标志的连接字符串中找不到任何键。默认情况下启用吗？如果不是，我该怎么做呢？
浏览 3提问于2011-10-18得票数 5
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它适用于SELECT和UPDATE语句。
是否还有更多的语句与其起作用？
我能够在create中使用它，但不确定是否确实考虑了这个提示。
SQL> create /*+ PARALLEL */ table t1
( id number,
name varchar2(40));
Table created.
SQL>
除了插入和更新，什么时候所有的并行提示都被考虑了？
浏览 0提问于2011-02-16得票数 3
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