如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...大多数Dask API与Pandas相同，但是Dask可以在所有CPU内核上并行运行。它甚至可以在集群上运行，但这是另一个话题。 今天你将看到Dask在处理20GB CSV文件时比Pandas快多少。...在开始之前，请确保在笔记本所在的位置创建一个数据文件夹。...处理单个CSV文件 目标:读取一个单独的CSV文件，分组的值按月，并计算每个列的总和。 用Pandas加载单个CSV文件再简单不过了。...Dask的API与Pandas是99%相同的，所以你应该不会有任何切换困难。 请记住—有些数据格式在Dask中是不支持的—例如XLS、Zip和GZ。此外，排序操作也不受支持，因为它不方便并行执行。
Spark vs Dask 首先先上Dask和Spark的架构设计图~ [设计架构] 生态 Dask 对于 Python 生态中的 Numpy、Pandas、Scikit-learn等有很好的兼容性，并且在...性能 Dask 中的 dataframe 基本上由许多个 pandas 的 dataframe 组成，他们称为分区。...但是因为 Dask 需要支持分布式，所以有很多 api 不完全和 pandas 中的一致。并且在涉及到排序、洗牌等操作时，在 pandas 中很慢，在 dask 中也会很慢。...对于机器学习的支持 Dask 原生支持 Scikit-learn，并且将某些 Scikit-learn 中的方法重构改成了分布式的方式。并且可以轻易兼容 Python 生态中的开源算法包。...或者不希望完全重写遗留的 Python 项目 你的用例很复杂，或者不完全适合 Spark 的计算模型（MapReduce） 你只希望从本地计算过渡到集群计算，而不用学习完全不同的语言生态 你希望与其他
雾计算 思科最早于2012年在论文中提出概念，作为云计算的延伸，从而将计算需求分层次、分区域处理，以化解可能出现的网络堵塞现象。...随后，思科在Cisco Live 2014会议上发布了供开发者使用的于雾计算开发套件IOx。...而边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium，简称ECC)，对边缘计算的定义如下:边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，...边缘计算用途 1、云计算任务迁移：移动云环境中借助基站等边缘端设备的计算、存储、网络等资源，实现从服务器端迁移部分或全部任务到边缘端执行，例如通过分布式缓存技术提高网页加载和DNS解析速度，或者将深度学习的分析...3、车联网：通过汽车需要的云服务扩展到高度分散的移动基站环境中，并使数据和应用程序能够安置在车辆附近，从而减少数据的往返时间和提供实时响应、路边服务、附近消息互通等功能； ?
文章目录 简介 glob.glob glob.iglob 简介 glob是python自带的一个操作文件的相关模块，由于模块功能比较少，所以很容易掌握。用它可以查找符合特定规则的文件路径名。...匹配单个字符； ”[]”匹配指定范围内的字符，如：[0-9]匹配数字。 glob.glob 返回所有匹配的文件路径列表。...for xmlPath in glob.glob(xmlPath + "/*/*"): #解释：遍历指定文件夹下的所有文件夹里的所有文件，/*/*可以根据文件夹层数自主设定 img_path...与glob.glob()的区别是：glob.glob同时获取所有的匹配路径，而glob.iglob一次只获取一个匹配路径。这有点类似于.NET中操作数据库用到的DataSet与DataReader。...下面是一个简单的例子： import glob #父目录中的.py文件 f = glob.iglob(r'../*.py') print(f) #<generator object iglob
在Dask中，计算是延迟执行的，所以在我们调用.compute()方法之前，实际的计算并没有发生。 3....并行计算与任务调度 4.1 Dask延迟计算 在Dask中，计算是延迟执行的，这意味着在执行某个操作之前，Dask只是构建了一个执行计算的计算图，而不会真正执行计算。...处理大规模数据集 6.1 惰性计算的优势 Dask.array采用惰性计算的策略，只有在需要时才执行计算。这种惰性计算的优势在于可以处理大规模的数据集，而无需一次性将所有数据加载到内存中。...8.2 使用原地操作 在Dask.array中，原地操作是一种可以提高性能的技巧。原地操作指的是在进行数组计算时，将计算结果直接存储在原始数组中，而不创建新的数组。...10.3 使用Dask.array进行机器学习计算 在机器学习中，我们经常需要处理大规模的数据集，并进行复杂的计算。
在命令行和脚本中都非常有用。...在命令行和脚本中都非常有用 用途 /dev/null 通常被用于丢弃不需要的输出流，或作为用于输入流的空文件，这些操作通常由重定向完成，任何你想丢弃的数据都可以写入其中 丢弃标准输出 在写shell脚本的时候...表示前一条命令的执行结果, 0 表示成功，其他表示失败 脚本的执行结果中先输出了 top 命令的路径，紧接着输出了top命令存在的日志 把 command -v $1的结果重定向到 /dev/null...丢弃标准错误输出 在shell脚本中，删除一个文件的时候，需要先判断文件是否存在，然后才能执行删除操作，否则删除的时候会输出错误, 一般的删除文件脚本内容如下： #!...[tt@ecs-centos-7 dev_test]$ cat /dev/null > t.txt [tt@ecs-centos-7 dev_test]$ cat t.txt 日志的处理 在脚本中
CRUSH算法在Ceph中的作用CRUSH（Controlled Replication Under Scalable Hashing）算法在Ceph中用于数据分布和数据位置计算。...CRUSH算法的工作原理和用途CRUSH算法基于一致性哈希算法，通过将对象、存储设备和设备部署信息映射到一个大的哈希空间中，来计算数据的位置和选择适合的存储设备。...CRUSH算法的用途包括：数据分布：CRUSH算法根据对象的哈希值将数据均匀地和分散地分布在存储集群中的不同存储设备上，避免了数据热点和负载不均衡的问题。...数据位置计算：CRUSH算法能够根据对象的哈希值和存储集群的拓扑结构，快速计算出对象在存储集群中的位置，提高了数据的读取效率。...总而言之，CRUSH算法在Ceph中起到决策和计算的作用，使得数据的存储和访问具备高可用性、高性能和可扩展性。
__ == "__main__": main() 测试结果对比 1、小数据集 我们使用164 Mb的数据集，这样大小的数据集对我们来说比较小，在日常中也时非常常见的。...Polars Dask 3、大数据集 我们使用一个8gb的数据集，这样大的数据集可能一次性加载不到内存中，需要框架的处理。...由于polar和Dask都是使用惰性运行的，所以下面展示了完整ETL的结果(平均运行5次)。 Polars在小型数据集和中型数据集的测试中都取得了胜利。...但是，Dask在大型数据集上的平均时间性能为26秒。 这可能和Dask的并行计算优化有关，因为官方的文档说“Dask任务的运行速度比Spark ETL查询快三倍，并且使用更少的CPU资源”。...上面是测试使用的电脑配置，Dask在计算时占用的CPU更多，可以说并行性能更好。 作者：Luís Oliveira
而边缘计算可以减少网络等待时间，减少数据在网络上的暴露，在某些情况下，通过将处理加载到最终用户的设备来降低成本。 ? 由于具有吸引人的优势，云计算架构师可能希望将尽可能多的工作负载推向边缘计算。...主要有两种类型： •设备-边缘计算，其中直接在客户端设备上处理数据。 •云计算-边缘计算，其中在边缘计算硬件上处理数据，而边缘计算硬件在地理位置上比集中式云计算数据中心更靠近客户端设备。...这些服务器通常位于比中央云更靠近最终用户的数据中心。 边缘计算的局限性 在企业决定将工作负载移至边缘计算之前，需要评估支持这些边缘计算模型是否合理。这些限制可能使企业回到传统的云计算架构。...在边缘计算处理和存储数据是不切实际的，因为这将需要大型且专门的基础设施。将数据存储在集中式云计算设施成本将会低得多，也容易得多。 •智能照明系统。...允许用户通过互联网控制家庭或办公室中照明的系统不会生成大量数据。但是智能照明系统往往具有最小的处理能力，也没有超低延迟要求，如果打开灯具需要一两秒钟的时间，那没什么大不了的。
c、在安装目录下的etc/nexus-default.properties文件中，可以自定义端口，默认是8081端口。 ?...端口号一样的在etc目录下的etc/nexus-default.properties文件中更改。 4、访问nexus环境 在浏览器输入ip+端口号就可以访问。 ?...不管是在linux还是windows上搭建的环境，初始的admin帐号的密码都存储在nexus同层级目录下的sonatype-work文件夹下面的admin.password文件中，登录后会提示你修改默认密码...然后将地址填入maven的配置文件中即可(maven安装目录下conf/settings.xml) maven的settings.xml文件中，在mirrors下面添加一个镜像: ...从日志可以看出，已经从我们自己搭建的仓库中开始下载插件了。 同时，在仓库中也可以看到有我们下载的一些包： ps：只有本地没有的包，才会从私服上去下载 ?
♣ 问题 在Oracle中，解释GLOBAL_NAMES设为TRUE的用途。 ♣ 答案 GLOBAL_NAMES指明连接数据库的方式。...下面做一个测试，在测试中，创建数据库链接的库为XJ(WINDOWS 2003 ORACLE 10g 10.2.0.1)，被链接的库为DMDB(LINUX AS5 ORACLE 10g 10.2.0.1...在DMDB库上将global_names设为TRUE： SQL> alter system set global_names=true; 系统已更改。...在XJ库上： SQL> select * from dual@test_link ; D - X 可以看到，链接仍然可以用。如果在DMDB库上创建链接到XJ库上，可以观察到同样的结果。...也就是说，如果一个库(实例)的global_names参数设值为TRUE，则该库连接其他库的数据库链接，其名称必须要与被连接的库的global_name相同： 以下是代码片段：在XJ库上： SQL> alter
python列表中if语句的用途 1、在遍历的时候对特殊元素进行筛查，即使用for循环可以对列表中的元素进行遍历 scores = [100, 98, 59, 60, 78, 99, 57, 63]...else: print('暂时没有成绩公布') 以上就是python列表中if语句的用途，希望对大家有所帮助。
MapReduce 是一种分布式计算模型，其在云计算中有重要的作用，主要体现在以下几个方面： 处理大规模数据：MapReduce 可以并行地处理大规模的数据，将数据划分为多个小块，每个小块都可以在不同的计算节点上进行处理...高可靠性和容错性：MapReduce 支持数据备份和恢复，可以在计算节点出现故障时自动重试或重新分配任务，从而保证了数据处理的可靠性和容错性。...以下是MapReduce在云计算中的优势： 分布式计算：MapReduce可以将数据分解成小的块，并在多个计算节点上并行处理这些数据块，从而实现分布式计算。...鲁棒性：MapReduce在处理数据时会将任务分成多个子任务，并在不同计算节点上进行并行计算。即使某个节点发生故障，也不会对整个计算任务产生影响。这种鲁棒性可以提高计算任务的可靠性。...简而言之，MapReduce在云计算中具有分布式计算、可扩展性、鲁棒性、易于编程以及成本效益等优势，所以成为云计算中常用的数据处理技术之一。
题目部分 在Oracle中，LogMiner是什么？其有哪些用途？请简述LogMiner的使用过程。...LogMiner一个最重要的用途就是不用全部恢复数据库就可以恢复数据库的某个变化。该工具特别适用于调试、审计或者回退某个特定的事务。...总的说来，LogMiner工具的主要用途有： 1、跟踪数据库的变化：可以离线地跟踪数据库的变化，而不会影响在线系统的性能 2、回退数据库的变化：回退特定的变化数据，减少Point-In-Time Recovery...在默认情况下，LogMiner的表是建在SYSTEM表空间下的。...确保在创建Flat File文件的过程中，不能有DDL操作被执行。
云计算技术在生活中的应用越来越广泛，我们也许有一天会突然发现，越来越多的生活习惯已经被悄悄的改变了。 在线办公 可能人们还没发现，自从云计算技术出现以后，办公室的概念已经很模糊了。...在将来，随着移动设备的发展以及云计算技术在移动设备上的应用，办公室的概念将会逐渐消失。 云存储 在日常生活中，备份文件就和买保险一样的重要。...随着云存储技术的发展，移动硬盘，也将慢慢的退出存储的舞台。 地图导航 在没有GPS的时代，每到一个地方，我们都需要一个新的当地地图。以前经常可见路人拿着地图问路的情景。...地图，路况这些复杂的信息，并不需要预先装在我们的手机中，而是储存在服务提供商的“云”中，我们只需在手机上按一个键，就可以很快的找到我们所要找的地方。 云音乐 音乐已成为每个人生活中必不可少的一部分。...当然，我们看不到这些，这些计算过程都被云计算服务提供商带到了“云”中，我们只需要简单的操作，就可以完成复杂的交易。 搜索引擎 如今的搜索，已经不仅仅是一个提供信息的工具。
市场在多年来专注于云计算、“云”之后，现在企业急需理解边缘计算的具体内容，最重要的是，如何解决新的分布式计算体系架构的实施问题。 ?...从云中心到IT基础架构的“边缘” 云计算是通过将IT资源集中在集中式的环境中来简化业务，对于许多应用程序而言，这种集中化在可扩展性和IT管理方面具有很大的优势，这也解释了云本身巨大成功的原因。...例如，全球工业4.0正在走边缘计算的道路。在工业物联网环境中，机器将拥有越来越多的传感器，能够检测运行状态以及管理与生产过程相关的大量数据，将计算资源直接重新分配到工厂。...生活中的应用 重要的是要理解边缘计算不是一个特定问题的技术解决方案，它是一种真实的体系架构模型，在许多类似于所描述的用场景中逐渐被采用。...一些隐藏的要求 谈到数据中心，大家首先会考虑到计算，存储和网络的组件。然而，在边缘计算方面，必须同样关注企业经常考虑较少的一些因素：电源、监控、管理。
Linux 在云计算中的应用 Linux 作为开源操作系统的代表，在云计算领域扮演着至关重要的角色。其灵活性、稳定性和强大的社区支持使其成为云计算基础设施的理想选择。...以下是 Linux 在云计算中的主要应用和优势： 1....边缘计算与物联网 Linux 在边缘计算和物联网（IoT）领域的应用也在不断增长。其开源特性和强大的社区支持使其能够适应边缘设备的复杂需求。...实时处理能力：在边缘计算中，Linux 支持在数据源附近进行分析，减少了延迟，提高了实时处理能力。...总结 Linux 在云计算中的应用广泛且深入，从基础设施到虚拟化技术，从容器化到大数据和人工智能，Linux 提供了强大的支持和灵活性。
今天我能聊聊python中的else，大家都知道 Python 中else的基本用法是在条件控制语句中的 if...elif...else......，但是else 还有两个其它的用途，一是用于循环的结尾，另一个是用在错误处理的 try 中。...return_sorted print(insertion_sort([randrange(1,100)foriinrange(10)])) [8,12,12,34,38,68,72,78,84,90] 在这个例子中，...对已排序的 _sorted 元素逐个与 i 进行比较，若 i 比已排序的所有元素都大，则只能排在已排序列表的最后。...错误捕捉中的 else try...except...else...finally 流程控制语法用于捕捉可能出现的异常并进行相应的处理，其中 except 用于捕捉 try 语句中出现的错误；而 else
小伙伴们在批阅的过程中，如果觉得文章不错，欢迎点赞、收藏、关注哦。三连即是对作者我写作道路上最好的鼓励与支持！ ...前言 在开发中，我们经常需要对元素进行排序，并且可以快速访问最小或最大元素。这个时候，PriorityQueue就成了我们的不二选择。PriorityQueue是一个基于优先级堆的无界优先级队列。...在Java中，泛型是一种强类型编程机制，它可以在编译时对类型进行检查并确定类型安全。在PriorityQueue中，使用了泛型的成员变量，即堆数组： private transient Object[] queue; 在PriorityQueue中，堆数组实际上是用来存储所有元素的。...在代码中，首先创建了一个PriorityQueue对象pq，然后通过调用pq.offer()方法添加了三个整数元素1、3和2。
在计算机中，一个bit指的就是一个二进制位，即最小的数字单位。 ---- 二进制表示 ---- 例如： 在计算机中，7 被表示为 0000,0111。其中，每四位加入 , 便于区分位数。...---- 原码、反码、补码、移码 ---- 由于现实计算中不仅存在正数，还存在负数，因此按照上节中将一个字节中所有位都用来表示数是不合理的。...将该二进制数的符号位取反，即将第一位由“0”变为“1”，得到：1000,0111。 因此，在 8 位二进制原码表示法中，-7 的二进制原码为 1000,0111。...---- 反码表示法 ---- 反码是一种用于计算机中表示负数的二进制数表示法。在反码中： 正数的反码与其原码相同； 而负数则取其对应正数的原码每一位取反（0变为1，1变为0）得到。...将该二进制数的每一位取反，即将所有的位由“0”变为“1”，得到：1111,1000。 因此，在 8 位二进制反码表示法中，-7 的二进制反码为 1111,1000。
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