在使用pandas_udf和Parquet序列化时内存泄漏？
内存泄漏是指在程序运行过程中，由于未能正确释放已经分配的内存空间，导致内存资源无法再次被程序使用，最终导致系统性能下降或崩溃。而在使用pandas_udf和Parquet序列化时，也可能会遇到内存泄漏的问题。
pandas_udf是Pandas库中的一个函数，用于在分布式计算框架（如Apache Spark）中执行自定义函数。Parquet是一种列式存储格式，用于高效地存储和读取大型数据集。
在使用pandas_udf和Parquet序列化时，可能会出现内存泄漏的情况。内存泄漏可能是由于以下原因之一引起的：
- 资源未正确释放：在使用pandas_udf和Parquet序列化时，需要注意确保在使用完毕后正确释放相关资源，例如关闭文件句柄、释放内存等。
- 循环引用：循环引用指的是对象之间相互引用，导致无法被垃圾回收器回收。在使用pandas_udf和Parquet序列化时，如果存在循环引用的情况，可能会导致内存泄漏。
为了解决内存泄漏的问题，可以采取以下措施：
- 检查代码逻辑：仔细检查使用pandas_udf和Parquet序列化的代码，确保资源在使用完毕后得到正确释放。
- 使用垃圾回收器：Python内置了垃圾回收器来自动回收不再使用的内存空间。可以通过调整垃圾回收器的参数来优化内存的管理。
- 减少对象的创建和销毁：在使用pandas_udf和Parquet序列化时，尽量减少不必要的对象的创建和销毁，以减少内存的占用。
- 进行内存泄漏分析：可以使用内存泄漏检测工具（如Python的memory_profiler）对代码进行分析，定位可能存在内存泄漏的部分。
对于pandas_udf和Parquet序列化时内存泄漏的具体解决方案，因为没有提到特定的场景或代码，所以无法给出具体的建议。针对具体的情况，可以进一步调查和分析，采取相应的解决方案。
此外，腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，例如云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）、云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）、云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）等，可以根据具体需求选择合适的产品。在解决内存泄漏问题时，可以考虑使用腾讯云的监控和诊断工具，以及适当调整云资源的配置，来优化系统的性能和资源利用率。
相关·内容
这就是我正在尝试做的事情。 SparkDataframe -> groupby ->调用pandas_udf方法，该方法使用boto3在s3中创建一些文件 pandas_udf方法 # Pandas_UDF method
saveSNFile_schema = StructType([
StructField('cloc', StringType(), True), # chunk file location
StructField('aggloc', StringType(), True), # chunk file locati
浏览 11提问于2020-06-13得票数 0
1回答
我是新来的火种，所以希望有人能帮忙。我试图读取存储在GCP桶上的拼板文件。该文件按日期进行分区，因此，例如bucket-name/year={}/month={}/day={}
对于给定的文件，我们有以下模式描述：
直到3月份，我们以前在浮动数据类型中使用x和y列。
3月份以来，这2列现在都是双数据类型的。
从我所看到的来看，吡火花在评估浮点数方面没有任何问题，而双数据类型是兼容的数据类型。(我在网上发现的类似的错误示例与数据类型不兼容有关，例如字符串和浮点数)，但是，如果我们试图读取该文件的所有可用数据，就会遇到这个奇怪的问题：
#i.e. read all the data
浏览 4提问于2021-06-09得票数 0
1回答
没有GroupBy的分组映射？
、、、、
我有一个数据集，我想使用几个process UDF映射它，这些数据集位于AWS中运行在临时集群上的更大的ETL的不同阶段。分组Map要求在应用之前对Pyspark数据进行分组，但我不需要实际分组密钥。
目前，我使用的是任意分组，它可以工作，但结果是：
不必要的洗牌。
每个作业中任意组的黑客代码。
我的理想解决方案允许矢量化的Pandas应用，而不需要任意分组，但如果我能够保存任意分组，至少可以消除洗牌。
编辑
下面是我的代码。我最初使用的是任意分组，但目前正在根据@pault下面的注释尝试spark_partition_id()。
@pandas_udf(b_schema,
浏览 2提问于2019-11-06得票数 11
回答已采纳
1回答
为了解析更大的文件，我需要连续地在循环中写入大量的拼图文件。然而，这个任务消耗的内存似乎在每次迭代中都会增加，而我希望它保持不变(因为不应该在内存中附加任何内容)。这使得它很难扩展。
我已经添加了一个最小的可重现示例，它创建了10000个拼花和循环附加到它上面。
import resource
import random
import string
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import pandas as pd
def id_generator(size=6, chars=string.ascii_uppercas
浏览 0提问于2018-10-27得票数 5
当我用熊猫清理大数据的时候，我有两种方法:一种是从pyspark 2.3+清洁数据中使用sdf，另一种是通过toPandas()将sdf转换成pdf，然后使用熊猫进行清洁。
我搞不懂这些方法有什么不同？
我希望帮手能从分布、速度和其他方面来解释。
浏览 1提问于2019-01-21得票数 1
回答已采纳
注意到：这不是一个问题，问合并和重新分区之间的区别，有很多问题谈论这个，我的是不同的。
我有份工作
df = spark.read.parquet(input_path)
@pandas_udf(df.schema, PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def train_predict(pdf):
...
return pdf
df = df.repartition(1000, 'store_id', 'product_id')
df1 = df.groupby(['store_id', 'prod
浏览 0提问于2019-09-16得票数 1
回答已采纳
我尝试序列化一个.NET对象。
在一种情况下，该对象的序列化需要很长时间。在其他情况下，相同(或几乎相同)对象的相同序列化进行得非常快……
我试图理解其中的原因。我试图查询"main“对象集合的数量，但它们显示了相同的结果……
我不能手动测试所有的集合计数器。在每次序列化之前，我只想弄清楚对象的哪些“部分”在“大小”方面发生了戏剧性的变化。
比方说，我有一个House。I‘s House I’s People收藏。我也有Rooms收集，Pets收集等。
我有很多动作，PersonGotOut，PetCameIn等等。我在每个动作之前序列化对象(为了能够撤销-重做我的动作)。
在一个动作
浏览 1提问于2011-07-05得票数 2
I在本地模式下，在12核/64 12内存.的单台机器上加载和处理25 12的Parquet数据集( stackoverflow.com posts)时遇到困难。
我的机器上有比Parquet数据集大小更多的空闲内存和分配给pyspark的内存(更不用说数据集的两列)，但是加载DataFrame后，我无法在它上运行任何操作。这太让人困惑了，我不知道该怎么办。
具体来说，我有一个25 is的Parquet数据集：
$ du -sh data/stackoverflow/parquet/Posts.df.parquet
25G data/stackoverflow/parquet/Posts.df
浏览 0提问于2019-07-01得票数 3
我正在将一个相对简单的web应用程序部署到Tomcat 7.0.8 (JVM 1.6)。
该应用程序注册了一个ServletContextListener，并且有一个名为“数据”的资源位于WEB中。" Data“文件包含一个名为Data的简单类的单个序列化实例。数据有几个公共字符串和Integer字段，但没有其他字段。它实现了可序列化，并定义了自己的serialVersionUID。
在竞赛侦听器中，contextInitialized()执行以下操作：
从获取InputStream到"Data"，从InputStream创建ObjectInputStream，从Obj
浏览 1提问于2011-03-14得票数 1
2回答
我正在使用.NET序列化反序列化一个名为Method的类。Method包含实现IAction的对象列表。我最初使用属性来指定实现IAction的所有类。
但是现在，我想更改我的程序，加载一个目录中的所有动态链接库，并去掉实现IAction的类。然后，用户可以反序列化包含其实现IAction的操作的文件。
我不再控制实现IAction的类，因此我不能使用。
有没有办法在运行时设置这个属性？或者为实现类设置类似的属性？
public class Method
{
public List<Actions.IAction> Actions = new List<Actions
浏览 2提问于2008-12-16得票数 12
回答已采纳
1回答
我有一些内部的python依赖项在spark pandas_udf中执行。为了传递参数，我们将其封装在另一个函数中。 代码如下所示 def wrapper_fn(df, parameters):
@pandas_udf(schema,GROUPED_MAP)
def run_pandas_code():
""" Importing some python library and using it """
return pandas_df
return df.groupby(<key&
浏览 14提问于2021-04-01得票数 1
2回答
我试图为一些SparkSql查询预先计算分区。如果我计算并持久化这些分区，Spark就会使用它们。如果我将分区数据保存到Parquet并在以后重新加载它，分区信息就会消失，Spark将重新计算它。
实际数据足够大，因此需要花费大量的时间进行分区。不过，下面的代码充分说明了这些问题。Test2()目前是我唯一可以工作的东西，但是我想启动实际的处理，这就是test3()试图做的事情。
有人知道我做错了什么吗？..or，如果这是火花可以做的事情？
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pysp
浏览 3提问于2016-02-11得票数 1
回答已采纳
1回答
Parquet是否支持在单个文件中存储不同宽度(列数)的各种数据帧？例如，在HDF5中，可以存储多个这样的数据帧并通过密钥访问它们。到目前为止，从我的来看，Parquet不支持它，所以可以选择将多个Parquet文件存储到文件系统中。我有一个相当大的数字(比如10000)的相对较小的帧~1-5MB的处理，所以我不确定这是否会成为一个关注？
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
dfs = []
df1 = pd.DataFrame(data={"A": [1, 2, 3],
浏览 0提问于2018-05-21得票数 13
回答已采纳
1回答
我正在使用这个docker-container运行一个UWSGI与Nginx的组合。在大约16小时的正常运行时间之后，UWSGI服务器的响应时间突然飙升，我得到了504网关超时。所有由Nginx提供服务的页面和文件仍然是可访问的。到目前为止，我所有修复这个问题的尝试都没有成功。我没有在网上找到任何东西，除了人们因为他们的代码运行时而超时。这似乎不是这个项目的情况，因为Graylog告诉我，我的方法运行所需的时间小于100毫秒。然而，uwsgi似乎在调用我的方法之前或之后做了一些非常耗时的事情。有没有人遇到过这样的问题？ Code
浏览 42提问于2020-05-03得票数 0
回答已采纳
我正在寻找一种方法来加速我的内存密集型前端vis应用程序。我看到一些人推荐Apache Arrow，当我研究它的时候，我对Parquet和Arrow之间的区别感到困惑。
它们都是列式数据结构。最初我以为拼花是用于磁盘的，箭头是用于内存格式的。然而，我刚刚了解到你也可以在桌面上将箭头保存到文件中，就像abc.arrow那样，有什么区别吗？他们不是在做同样的事情吗？
浏览 22提问于2019-06-06得票数 65
回答已采纳
我知道绑定到CLR属性比INotifyPropertyChanged慢。
但是如果我的视图模型在创建之后没有改变它的任何属性，那么如果我在视图模型中提供了空的INotifyPropertyChanged实现，它会给我带来任何性能上的提升吗？
谢谢。
浏览 0提问于2012-05-10得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在努力理解Avro，Kryo和Parquet在Spark的背景下到底做了什么。它们都与序列化相关，但我见过它们一起使用，所以它们不能做同样的事情。
Parquet将自己描述为一种柱状存储格式，我有点理解这一点，但是当我保存一个镶嵌文件时，Arvo或Kryo能与它有什么关系吗？或者它们只在spark工作期间相关，即。用于在混洗或溢出到磁盘期间通过网络发送对象？Arvo和Kryo有什么不同?当你一起使用它们时会发生什么？
浏览 3提问于2015-06-14得票数 8
1回答
我有一个非常简单的GUI应用程序，它为系统运行HIL测试。我从组合框中选择一个测试，然后单击run。这将启动测试并运行27分钟。在此期间，CPU将捕获数据并将数据存储在String中。测试完成后，字符串生成器将捕获的数据写入文件。为了检查内存泄漏，我运行了3次相同的测试。请看附图。
Snapshot#1: GUI的启动Snapshot#19:第一次尝试结束SnapShot#33:第二次尝试结束Snapshot#38:第三次尝试结束
如果我们比较33和38，我们可以看到对象和堆大小是相同的，这使我相信没有内存泄漏。
但是，如果我们比较19和33/38，我们可以看到对象的no增加了1，堆大小增加了
浏览 2提问于2022-02-11得票数 0
根据标题: Spark能否将单个RDD/Dataset/DataFrame分区的一部分存储在内存中，部分存储在磁盘上？换句话说，假设持久化级别支持它，如果一个分区太大而不能存储在内存中，那么它能部分保存在内存中而部分保存在磁盘中吗？
我的用例是我想要写出非常大的Parquet文件，而Spark的写行为是为每个分区编写一个文件。
浏览 0提问于2019-05-24得票数 2
回答已采纳
我尝试使用python包装器将一些C++函数和类型绑定到python。我的问题是当我试图将自定义矩阵类型转换为numpy ndarray时。最令人信服的解决方案是使用PyArray_SimpleNewFromData。
为了测试它的行为，因为我没有做到我想做的事情，所以我尝试实现了一个简单的测试：
PyObject* ConvertToPython(...) {
uint8_t test[10] = {12, 15, 82, 254, 10, 32, 0, 8, 127, 54};
int32_t ndims = 1;
npy_intp dims[1];
dim
浏览 13提问于2016-07-28得票数 0
当我通过仪器检查内存泄漏时，它显示NSMutableString.Here上的泄漏是泄漏的代码，
66.7%是什么意思？如何解决这个漏洞？
调用树中显示的第二个方法是
首先显示的是createEnvelope方法。
浏览 6提问于2012-12-26得票数 0
2回答
我使用用python编写的UDF来更改数字的基。
因此，我读取了一个拼花文件，并写入了一个拼花文件，并应用了UDF。下面是我的台词：
input_df.withColumn("origin_base", convert_2_dest_base(input_df.origin_base)).write.mode('overwrite').parquet(destination_path)
这种转换会激发火花来利用大量内存，我收到了这样的警告：
17/06/18 08:39警告TaskSetManager:在4.0阶段丢失任务40.0 (TID 183，ip-10
浏览 4提问于2017-06-18得票数 6
回答已采纳
2回答
我的应用程序在内存为0.5GB的设备上崩溃。但是，分析Xcode中的内存使用情况--它很少超过140 in。我用仪器检查过泄漏，但没有一个是有意义的。
然而，当我运行我的应用程序时，“其他进程”使用的内存总是很高。这是启动后的静止状态：
在我的代码中，我在循环的每一个周期中增加了1秒的延迟，并发现在每个循环中，“其他进程”增加了每个对象大约3MB的内存使用量，直到在0.5GB设备上耗尽并崩溃。
表示，这些应用程序都是使用该内存的，但我已经关闭了所有其他应用程序，其使用与我的循环代码直接相关。
在我的应用程序中运行的其他进程中会使用什么内存呢？为什么我的“其他进程”会消耗这么
浏览 0提问于2015-10-26得票数 9
回答已采纳
3回答
如果在Java中序列化对象并(通过套接字)将其发送到集群中的节点，是否会自动获得线程安全性？
假设您有一个集群，每个节点都有几个核心。服务器有一个Java对象，它希望将其发送到每个集群上的每个核心进行处理。它序列化该对象并将其发送到每个接收器。
通过序列化，该对象是否会自动“深度复制”，您是否会自动获得该对象上的线程安全性？您不会在集群上的各个节点之间遇到任何并发问题，因为它们不能访问内存中的相同位置……但是，节点上的核心之间又如何呢？
浏览 5提问于2012-01-04得票数 5
1回答
s3上的拼花蜂箱桌
、、、
我正在尝试(在s3上创建一个拼花蜂箱表，但没有成功)。
create external table sequencefile_s3
(user_id bigint,
creation_dt string
)
stored as sequencefile location 's3a://bucket/sequencefile';
序列文件工作得很好。
create external table parquet_s3
(user_id bigint,
creation_dt string)
stored as parquet location 's3a://bucket/
浏览 4提问于2016-08-05得票数 3
我有个数据：
df = (spark
.range(0, 10 * 1000 * 1000)\
.withColumn('id', (col('id') / 1000).cast('integer'))\
.withColumn('v', rand()))
输出：
+---+-------------------+
| id| v|
+---+-------------------+
| 0|0.05011803459635367|
| 0| 0.6749337782428327|
浏览 5提问于2020-10-05得票数 2
回答已采纳
如何在资源有限的机器上完成这样一个按组大小的任务？
我的代码如下所示：
import dask.dataframe as dd
ddf = dd.read_parquet(parquet_path)
sr = ddf.groupby(["col_1", "col_2"]).size()
sr.to_csv(csv_path)
我的数据：
拼花文件总数约为7GB和300米记录。此外，预计在追加更多数据后，其规模将是原来的3倍。
该拼花文件由30个部分组成，每个部分约235 of。这些部件是在同一台机器上使用.to_parquet(append=True)
浏览 2提问于2021-08-09得票数 0
回答已采纳
3回答
递归序列会泄漏内存吗？
、、、
我喜欢递归地定义序列如下：
let rec startFrom x =
seq {
yield x;
yield! startFrom (x + 1)
}
我不确定是否应该在实践中使用这样的递归序列。yield!似乎是尾递归的，但我不能100%确定它是从另一个IEnumerable中调用的。从我的观点来看，代码在每次调用时都会创建一个IEnumerable实例，而不会关闭它，这实际上也会导致该函数泄漏内存。
这个函数会泄漏内存吗？因此，它甚至是“尾部递归”吗？
编辑补充:我正在摸索NProf的答案，但我认为获得关于递归序列在SO上的实现的技术解释
浏览 3提问于2009-06-19得票数 10
回答已采纳
1回答
我们使用的是由DCOS系统管理的spark 2.0.2，该系统从Kafka 1.0.0消息服务获取数据，并在hdfs系统中写入parquet。一切都很正常，但是当我们在Kafka中增加主题数量时，我们的spark executors开始不断崩溃，并出现OOM错误：
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at org.apache.parquet.column.values.dictionary.IntList.initSlab(IntList.java:90)
at org.apache.parquet.column.v
浏览 0提问于2018-03-21得票数 0
我正在尝试从pandas_udf返回一个特定的结构。它在一个集群上工作，但在另一个集群上失败。我尝试在组上运行udf，这需要返回类型为数据框架。
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
import pandas as pd
import numpy as np
from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
StructField("Distance", FloatType()),
StructField("CarId", IntegerTy
浏览 2提问于2018-03-26得票数 5
回答已采纳
10回答
我正在编写一个自定义的textfile解析器(类似于JSON)，我花了很多时间试图在其中找到一个微小的内存漏洞。
我使用VC++2008和命令_CrtMemCheckpoint和_CrtDumpMemoryLeaks来检查内存泄漏。
当我解析任何文件，然后从内存中删除它(与声称的任何其他内存一起)时，我会得到一个16字节的内存泄漏，如下所示：
{290} normal block at 0x00486AF0, 16 bytes long.
Data: < H `aH hH eH > C0 9A 48 00 60 61 48 00 18 68 48 00 D8 65 48 00
浏览 17提问于2009-09-04得票数 2
回答已采纳
我将大约4 4GB的数据从拼图文件加载到Spark DF中。加载需要几百毫秒。然后，我将DF注册为一个表，以执行SQL查询。sparkDF = sqlContext.read.parquet("<path>/*.parquet") sparkDF.registerTempTable("sparkDF") 其中一个是select列表中有60列的选择性查询，它给出了内存不足异常。 spark.sql("select <60 columns list> from sessions where endtime >= '20
浏览 17提问于2019-09-19得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图使用Json.net来序列化和反序列化windows通用项目中的对象。我需要在后台任务中使用这个库，并且由于windows上用于后台任务的内存非常有限，我需要确保我没有使用太多内存。
我遇到的问题是，Json.net似乎使用了大量的内存，而这些内存似乎从未得到释放。
为了证明这一点，我创建了一个小例子。创建一个新的通用应用程序并创建一个PageLoaded事件处理程序，如下所示(此示例在windows应用程序中与在电话应用程序中相同，因此您使用哪个平台并不重要)：
private void Page_Loaded(object sender, RoutedEventArgs e)
浏览 2提问于2015-06-07得票数 4
我了解更多关于jQuery如何存储数据的知识。
这样做有没有好处：
$('#editCity').data('href', "xx");
var a = $('#editCity').data('href');
或
$('#editCity').attr('data-href', "xx");
var a = $('#editCity').attr('data-href');
还有一个相关的问题。
如果我有这个：
var modal =
浏览 0提问于2012-10-09得票数 1
回答已采纳
我需要从Server数据库中提取两个表到Apache中的文件(我不使用Hadoop，只使用Parquet文件)。我所知道的选择是：
将数据加载到Pandas中的数据文件中，并保存到拼花文件中。但是，这种方法不会将数据从Server流到Parquet，我只有6 GB的RAM内存。
使用查询Server，动态地将数据转换为Apache，然后转换为Parquet。与上面的问题相同，TurboODBC目前没有流。
是否存在一个工具或库可以轻松和“快速”地将Server中的表中的1 TB数据提取到parquet文件中？
浏览 15提问于2017-11-03得票数 2
回答已采纳
我有一个火花处理过程，它处理每个作业大约100万个信号，并将这些行与一个巨大的表(50亿行)连接起来。内存中的整个表大约是500 is，所以我想知道是否可以只将相关的行加载到内存中，即
val fileIds = incomingSignals("fileIds").dropDuplicates()
val df = spark.read.parquet(fileLocation).where(fileIds.contains(col("fileId")))
所以我的问题是：
是可行的吗?在filter子句(fileIds.count >1000000)中
浏览 3提问于2022-11-19得票数 0
1回答
CUDF错误处理大量的拼花文件
、、、、
我在目录里有2000份拼花文件。每个拼花文件的大小约为20 in。所使用的压缩是快速的。每个拼花文件的行如下所示：
+------------+-----------+-----------------+
| customerId | productId | randomAttribute |
+------------+-----------+-----------------+
| ID1 | PRODUCT1 | ATTRIBUTE1 |
| ID2 | PRODUCT2 | ATTRIBUTE2 |
| ID2 | PR
浏览 2提问于2019-09-26得票数 1
回答已采纳
1回答
有效地折叠拼图中的行组
、、、
我有一个包含许多小行组的大型拼图文件。我想生成一个带有单个(更大)行组的新的Parquet文件，并且我正在使用Python进行操作。我可以这样做：
import pyarrow.parquet as pq
table = pq.read_table('many_tiny_row_groups.parquet')
pq.write_table(table, 'one_big_row_group.parquet')
# Lots of row groups...
print (pq.ParquetFile('many_tiny_row_groups.par
浏览 0提问于2019-05-18得票数 3
故事：
我们正面临.NET 2.0应用程序中的非托管内存泄漏。启动后的进程消耗大约150 so(其中大部分是.NET管理的、对象状态等等)。经过大约12个小时的运行，进程消耗了多达800 to，在接下来的12小时之后，进程有大约1.8GB的RAM。我刚刚试用了JetBrains .NET内存探查器、蚂蚁、.NET内存探查器(以及市面上提供的下一个mem配置文件)，这些都无助于我，因为当我稍后检测到，我们的进程在非托管区域中消耗了那么多内存。为了检测这一点，我在计数器中使用Perf :私有字节(进程)和所有堆(.NET CLR内存)中的# Bytes，其中私有字节占用进程分配的所有内存的90%左
浏览 0提问于2012-10-04得票数 6
回答已采纳
1回答
我将多个表读取到同一数据帧中
i = 0
while (condition):
dfMoreData = sqlContext.read.parquet("data" + i + ".parquet")
# process dfMoreData
i = i + 1
我遇到了关于内存不足的异常，应该和如何在每次迭代后清除dfMoreData？
浏览 4提问于2016-04-10得票数 0
我发现.Net 3.5框架中的BinaryFormatter类存在内存泄漏问题。我使用下面的方法来反序列化一个对象。传递给此方法的字节数组的大小为156MB。但是，在我调用此方法后，出现了2.6 is的跳转。
我在MSDN上找到了一篇关于这个内存泄漏问题的文章。
有没有人知道这个问题是否有解决方案？在.Net 4.0中解决了吗？
public static Message DeserializeContent(byte[] content)
{
var formatter = new BinaryFormatter();
Message mess
浏览 1提问于2010-12-09得票数 4
我可以在文章中读到csv对于大型数据集来说是慢的和坏的。但是我无法理解内部的avro/parquet是什么，这使得它对于更大的数据集比csv更快。
提前谢谢。
浏览 10提问于2022-02-08得票数 2
1回答
我有以下(简化的)节俭定义。它包含一个递归的树状结构：
namespace java com.test.thrift
struct B {
1: list<A> aList,
2: i16 label
}
struct A {
1: list<B> bList,
2: i16 label
}
转换此定义的Java表示会导致堆栈溢出(死循环)
val sType = org.apache.parquet.thrift.ThriftSchemaConverter.toStructType(classOf[com.test.thrift.A])
的实例来调
浏览 2提问于2016-02-29得票数 3
3回答
我有一台Windows 10机器，有8 GB内存和5核。
我已经创建了一个用gzip压缩的拼花文件。压缩后的文件大小为137 MB。当我试图通过Pandas、dask和vaex读取拼花文件时，我会发现内存问题：
潘达斯：
df = pd.read_parquet("C:\\files\\test.parquet")
OSError: Out of memory: realloc of size 3915749376 failed
Dask
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_parquet("C:\\files\\test.
浏览 22提问于2020-11-26得票数 1
2回答
内存分析和内存泄漏有什么区别？
、、、、
在Objective C或任何编程语言中，内存分析和内存泄漏修复之间的区别是什么？提前感谢您的帮助，谢谢。
浏览 1提问于2011-08-26得票数 1
回答已采纳
我有三种不同的包含图像的PySpark数据。当我打印这些ImageSchema时，我有：
root
|-- image: struct (nullable = true)
| |-- origin: string (nullable = true)
| |-- height: integer (nullable = true)
| |-- width: integer (nullable = true)
| |-- nChannels: integer (nullable = true)
| |-- mode: integer (nullable =
浏览 7提问于2020-06-30得票数 2
2回答
我有多个按id分类的拼图文件，如下所示： /user/desktop/id=1x/year=2020/month=8/day=12/file1.parquet
/user/desktop/id=2x/year=2020/month=8/day=15/file2.parquet
/user/desktop/id=3x/year=2020/month=9/day=11/file3.parquet
/user/desktop/id=4x/year=2020/month=8/day=22/file4.parquet 我有一个包含所有id值的python列表，如下所示： id_list = [&
浏览 28提问于2020-09-24得票数 1
回答已采纳
我想以拼花的形式写输出文件。为此，我将RDD转换为dataset，因为从RDD，我们不能直接获得拼花表单。而对于创建数据集，我们需要使用隐式编码器，否则，它就会产生编译时错误。我只在这方面有几个问题。以下是我的代码：
implicit val myObjEncoder = org.apache.spark.sql.Encoders.kryo[ItemData]
val ds: Dataset[ItemData] = sparkSession.createDataset(filteredRDD)
ds.write
.mode(SaveMode.Overwrite)
浏览 3提问于2018-12-27得票数 4
回答已采纳
1回答
我们使用单独的单节点安装Hazelcast 3.3.5来存储一些用户的会话信息，包括日志用户和未登录用户。
我们存储的未记录会话的映射设置如下：
最大尺寸: 10.000
备份计数:0
异步备份计数:0
最大Idle: 0
TTL: 86400
驱逐政策: LRU
驱逐百分比: 25
读取备份数据: False
使用Mancenter进行监视，我们发现条目的数量在9.500左右是稳定的，但是“入口内存”在逐渐增长。当Hazelcast重新启动时，“条目”和“条目内存”的值都是"0“，那么当”条目“到达9500”条目内存“值的顶部时，值为37 of
浏览 1提问于2015-05-13得票数 1
回答已采纳
我有一个管道，从MS读取数据，并将它们存储到Azure中的BLOB容器中的文件中。该文件具有Parquet (也称为)格式。
因此，当“接收器”(输出)文件以压缩方式存储(snappy或gzip -不重要)并且文件足够大(超过50 Mb)时，管道失败。该信息如下：
"errorCode": "2200",
"message": "Failure happened on 'Sink' side.
ErrorCode=UserErrorJavaInvocationException,'Type=Microso
浏览 0提问于2019-09-16得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
