假设每个源都有大约1亿行数据，我想将针对这些源运行的两个查询的结果连接起来。against BigQuery source -- results are of unknown size)换句话说，query1的结果可以是与query2的结果相同。
Apache Beam或Cloud Dataflow如何处理“未知大小”的连接？例如，在我定义两个运行时查询的情况下。此外，对于上面的情况，Apa
浏览 0提问于2021-10-24得票数 0
作为将批处理作业(和使用的EXEC PGM)迁移到其他语言(这里是python)的一部分，在跨服务器连接方面面临挑战。
我们的目标是将我们的一些大型机批处理作业COBOL程序迁移到python。在这个过程中，一些批处理作业将使用调度程序完全控制，程序将在python脚本中重写。但一些大型机程序将保持不变，暂时不会迁移到python</em
浏览 1提问于2019-10-08得票数 0
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我的应用程序需要定期处理数据。应用程序需要处理新数据，然后将其与旧数据合并。数据可能有数十亿行，只有两列，第一列是行名，第二列是值。以下是一个例子：a00002,2321新数据可能有新的行名或旧的行名。我想把他们合并。因此，在处理过程中，我需要读取旧的大数据文件，并将其与新的文件合并。我发现最耗时的过程是读写数据.我尝试过几种数据输入/输出方式
浏览 2提问于2020-04-05得票数 0
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我正在编写一个Python脚本，它的输入是HTTP请求(即url和一些GET参数)。对HTTP请求的响应是一段Python代码，表示一个大型Python字典。我的脚本应该计算检索到的代码并处理计算过的字典。如果我使用的是Python2.x，我就会这样做：d = eval(urllib.request.urlopen(input_url
浏览 3提问于2015-01-20得票数 1
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虽然这些特性对于少量的情节、输入和关系都很好，但是当数据集很大或者后端回调中包含长而复杂的逻辑时，仪表板显然会变得非常滞后。我发现plotly.js显然更快，但是前端不允许像python后端那样容易使用熊猫功能。
建立一个处理大型数据库的瓶子后端，并使用像lib
浏览 7提问于2022-04-01得票数 0
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我想要一些帮助来理解我到底做了什么/为什么我的代码没有像我期望的那样运行。from joblib import Parallel, delayed R, T, Y = np.hsplit(A, 3)
return R
浏览 1提问于2016-05-31得票数 12
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我在一个网站上解决一个练习问题，上面写着
此问题的目的是验证用于读取输入数据的方法是否足够快以处理带有巨大输入/输出警告的问题。您应该能够在运行时每秒处理至少2.5MB的输入数据。此外，我如何优化输入/输出例程，而不是printf和scanf？
浏览 2提问于2012-10-26得票数 0
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我刚刚将Python 2.7.2下载并安装到我的笔记本电脑上，我正在尝试运行一些示例程序。我的笔记本电脑运行的是Windows XP。当我打开一个cmd窗口并输入python时，我得到：安装程序将Python<
浏览 110提问于2011-08-14得票数 98
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处理python中的大型稠密矩阵
、、、、
基本上，在python中存储和使用密集矩阵的最佳方法是什么？现在，它出色地工作到大约8000项，之后由于内存不足而失败。在我的示例中，每个链接的内存大小为30字节，因此：
8000 * 8000 * 30 = 1,920,000,000 bytes, or
浏览 7提问于2010-07-10得票数 4
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使用在python中执行批处理插入的最有效方法是什么。我打算在一个大型数据集(1000,000 +)上使用这个执行流行，但是插入它们需要一段时间。是否有更有效的方法在Python中插入大型数据集？
我想用Python来做这件事，因为我会多次重用代码。
浏览 4提问于2016-08-22得票数 1
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我正在处理一个大型数据集，它需要几天的时间才能运行，因此我使用nohup在终端中运行我的脚本。这一次，我需要首先从终端获取一个raw_input，然后通过nohup，我的代码开始运行。因此，首先我需要从终端获取输入，如下所示enter_input: SOMETHING$nohup python myprogram.py我希望我的</
浏览 1提问于2011-11-04得票数 1
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我的程序运行了一个模拟，它需要巨大的对象来存储数据。斑点的大小大于2-3 3GB。尽管我的MBP应该有足够的内存，python (在Mac上的Python2.7.3，从端口)似乎不能使用所有的内存，并且系统完全冻结。为了保存模拟的状态，我使用了pickle，但它对太大的对象也不起作用，似乎pickle会在转储对象之前复制内存中的对象……
问:有没有一个标准库可以处理</em
浏览 3提问于2012-12-27得票数 2
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Apache有一个类，它允许根据输入元素编写不同的大型查询表。我在Python中没有看到任何类似的东西。是否有允许写入Python中动态选择的目标表的类？
浏览 1提问于2018-05-02得票数 4
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目前，我正在使用Python、Numpy、熊猫、scikit--学习数据预处理(LabelEncoder、MinMaxScaler、等)，然后将处理后的数据输入到用Tensorflow 2.0构建的DNN模型中。这个输入管道满足我的需要时，数据是足够小，以适应个人电脑的RAM。
现在我有一些大数据集，超过10 Now，有些更大。我还计划在生产环境中部署模型，这意味着每天都会有新的数据出现。但对于数据
浏览 2提问于2019-12-05得票数 0
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我有两个持续时间有限的数据流(通常为1-60秒)，我希望将它们存储在一个压缩的数据文件中，以供以后检索。现在我正在使用HDF5，但是我听说过Parquet，想试一试。流1：
这些数据是以一系列记录的形式到达的</em
浏览 2提问于2020-10-20得票数 1
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我注意到对于长度为~10000的object数据类型的1Dnumpy数组，.npy文件的加载时间很长(~10分钟)。该数组中的每个元素都是一个长度约为5000的有序字典(OrderedDict，集合包中的字典子类)。那么，如何高效地将大型NumPy阵列保存到磁盘以及从磁盘加载大型阵列？Python中的大型数据集传统上是如何处理<
浏览 0提问于2017-05-19得票数 0
我正在尝试创建一个数据工厂，它每周一次将大型blob文件(源)复制并处理到python中的SQL数据库(接收器)中-通过逐行读取输入数据集，提取一个ID -使用该ID在CosmosDB上进行查找，以获得重新组合输出数据集并写入接收器的额外数据我有一个python脚本，做这一次关闭(即每次读取整个blob )没有ADF，但现在我想使用ADF的调度功能，以自动化这一点。有没有办法在Python中
浏览 22提问于2018-02-07得票数 0
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我编写了一个Python程序，它对一个大型输入文件进行操作，以创建数百万个表示三角形的对象。算法是：
在打印三角形之前，必须打印出完整的顶点列表，这意味着在将输出写入文件之前，必须将三角形列表保存在内存中。同时，由于列表的大小，我得到了内存错误。告诉Python我不
浏览 3提问于2009-08-22得票数 554
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