写数据的优化：Bulk Load 以上写数据的过程将数据一条条插入到Hbase中，这种方式运行慢且在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据，解决办法就是使用 Bulk...Bulk Load 的实现原理是通过一个 MapReduce Job 来实现的，通过 Job 直接生成一个 HBase 的内部 HFile 格式文件，用来形成一个特殊的 HBase 数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中...与使用HBase API相比，使用Bulkload导入数据占用更少的CPU和网络资源。 接下来介绍在spark中如何使用 Bulk Load 方式批量导入数据到 HBase 中。...准备程序运行的环境 // 如果 HBase 表不存在，就创建一个新表 if (!...参考文章： Spark读取Hbase中的数据 使用Spark读取HBase中的数据 在Spark上通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase Spark doBulkLoad数据进入hbase
大佬们 请问下这个数据怎么实现 存在n个dataframe数据，想把数据写到同一个工作簿同一个sheet里面的，但是一直数据追加不成功，然后我试着写到同一个工作簿不同sheet也是不成功。...下图是她处理后得到的数据，如下所示： 二、实现过程 这里【鶏啊鶏。】给了一个思路，使用concat合并，在一起再写入。...这里粉丝自己前期已经处理的差不多了，处理完的多个df数据字段是一样的 打印出来那个 然后我想把这些数据放到同一个sheet里面。...理论上来说 concat 没问题的，后来【莫生气】给了一个示例代码，如下所示： 后来【郑煜哲·Xiaopang】和【猫药师Kelly】也参与一起讨论合并的方法，如下所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
今天我要用python赋能一下自己 背景：最近会用excel处理数据，需要把表格中每一行第三列之后所有列的内容进行合并，然后还要删掉第一列 因为excel玩得不够六，我都是手动合并，做多了感觉很浪费时间...，所以就产生了用python来处理的想法 例如，原始表格如下 处理后，希望变成 思路： 1、从原始excel文件中，提取出数据，此时每一行的数据会组合成一个列表，因为需要舍弃第一列，所以在提取数据时...，可以直接从第二列开始提取； 2、接着上面，去掉第一列数据后，处理后续提取到的每一行数据：首先第1个和第2个数据保持原有形态不动，它俩先组成一个列表data，然后把第3个及其后面的数据合并为一整个字符串...，最后把这个字符串追加到第列表data后面； 3、最后把处理后的数据写入一个新的excel文件 代码如下： 使用xlrd库读取数据，使用 xlsxwriter库 向一个excel写入数据 # coding...# 使用split()把字符串转换为一个列表n，并且这个列表中只有这一个字符串，注意分隔符要用一个字符串中不存在的元素，不然会把这个字符串分割为多个部分 # 最后把m和
以下用一个例子，分别对比了四种常用的数据匹配查找的方法，并在借鉴PowerQuery的合并查询思路的基础上，提出一个简单的公式改进思路，供大家参考。...： 4、Power Query合并查询，按常规表间合并操作如下图所示： 五、4种方法数据匹配查找方法用时对比 经过分别对以上4中方法单独执行多列同时填充（Power Query数据合并法单独执行数据刷新...六、 对公式法的改进 考虑到仍有大量的朋友没有使用PowerQuery，我在想： 是否有可能对公式进行一定程度的改进，以实现效率上的提升？ PowerQuery的合并查询效率为什么会这么高？...在思考这些问题的时候，我突然想到，Power Query进行合并查询的步骤，其实是分两步的： 第一步：先进行数据的匹配 第二步：按需要进行数据的展开 也就是说，只需要匹配查找一次，其它需要展开的数据都跟着这一次的匹配而直接得到...也就是说，每次为了查找到一个数据，都需要从订单表的2万多条数据里搜索一遍，这种效率自然会很低。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
一、前言 前几天在Python铂金交流群有个叫【LEE】的粉丝问了一个Python自动化办公的问题，如下图所示。...下面还继续补充了下问题： 目前他只能一个sheet一个sheet操作，虽然也是可行，但是太麻烦了。 二、实现过程 这里【月神】给了一个示意图，如下图所示。 正好是满足要求，一下子就清晰了。...和指定列，并且跳过前6行，即每个sheets从第7行开始读取数据，正好满足粉丝要求，完美解决了。...那么粉丝又来问题了，如果我还需要一个H列的数据呢？ 不慌，【月神】给出了答案，如下图所示： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要分享了将Excel多表中指定的数据使用Python进行合并成一个表格，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。
无响应者）的单细胞和NAC后：894个灭绝（响应者）和687个持久性（无响应者）单细胞的数据进行聚类。...每列代表一个细胞，每一行代表一个基因。根据色标描述单个细胞中每个基因 (log2) 的表达水平。 (B) 火山图说明了 NAC 前响应与无响应组中上调 (红色) 和下调 (蓝色) 基因。...(C)树图（层次热图），基于上调的基因描述了受影响的功能类别，其中主要的盒子代表了一个疾病和功能的类别。响应组中最丰富的功能类别是细胞运动和细胞生长和增殖。...，这与第一个实验队列一致； (B) 来自CCLE数据库的一组TNBC细胞系中选定的10个基因的表达，表明它们适合作为研究这些基因功能的细胞模型 (C-D)用指示的siRNA作为单一试剂或与紫杉醇 (PTX...数据代表了一式两份进行的两个实验。 7 小结 三阴性乳腺癌是浸润性乳腺癌，作者利用已有的单细胞测序公共数据结合目前研究热点【耐药】进行转录组景观分析。文章分析思路新颖，干湿结合，7分+也不足为怪咯。
一个大的并行框架是tensorframe，它极大地提高了在Spark数据帧上运行TensorFlow工作流的性能。这张照片来自于Tim Hunter的tensorframe概述: ?...Tensorframe的公共benchmark通过在JVM进程中复制数据获得了四倍的速度提升(当使用GPU时能用更多的数据)。...使用CoreNLP可以消除对另一个进程的复制，但是仍然需要从数据帧中复制所有的文本并将结果复制回来。 因此，我们的第一项业务是直接对优化的数据框架进行分析，就像Spark ML已经做的那样： ?...性能：运行时效应该比任何公共基准都要高或更好。不应该放弃精确性，因为注释器的运行速度不够快，无法处理流媒体用例，或者在集群环境中不能很好地扩展。 可训练性和可配置性：NLP是一个固有的特定领域的问题。...我们使用合并请求和GitHub的问题跟踪器来管理代码变更、bug和特性。该库还在起步阶段，我们对任何形式的贡献和反馈都非常感激。
TrackFormer在一个新的注意跟踪范式中实现了帧之间的无缝数据关联，通过自我和编码器-解码器注意机制，同时推理位置、遮挡和对象身份。...综上所述，作者做出了以下贡献： 一个基于Transformers的统一的检测(或分割)和多目标跟踪方法，实现了一个新的跟踪-注意范式的跟踪单独与注意关联。...作者不使用主干的DC5(扩张型conv5)版本，因为这将导致与最后剩余阶段的较大分辨率相关的大量内存需求。...在MOT17测试集上评估的现代多目标跟踪方法的比较。作者报告了数据集提供的三组公共检测以及在线和离线方法之间的平均结果。在所有的跟踪方法中，TrackFormer在MOTA方面取得了最先进的结果。...结论 作者提出了一种新的基于Transformers的检测和多目标跟踪的端到端统一方法。作者的TrackFormer体系结构引入了跟踪查询嵌入，它以自回归的方式在一个序列上跟踪对象。
这种评估机制帮助系统及时发现激光雷达数据的质量问题，从而调整后续的处理策略。 自适应视觉帧选择器：基于激光雷达的退化状态，我们设计了一个自适应的视觉帧选择器，用来优化视觉信息的利用。...长期视觉地图 是一个历史点的集合，包含用于视觉帧与地图匹配的视觉观测。这张地图在空间上相对稀疏，能够以相对较小的内存消耗存储长期的环境观测数据，同时为长期定位提供重要的历史数据。...系统在公共数据集上的性能 公共数据集上的准确性：在这个实验中，首先验证了我们的方法在Hilti’22和Hilti’23数据集的16个序列上的准确性，并将其与最先进的系统进行对比，包括R3LIVE、FAST-LIO2...在这些场景中，地图对齐时的姿态先验不足导致收敛到次优解，最终导致优化失败。 公共数据集上的计算效率：在Hilti数据集的16个序列上评估了算法在x86和ARM平台上的运行时间，结果汇总在表II中。...此外，由于代码实现中的优化，LiDAR模块的运行时间略有增加。 公共数据集上的内存消耗：作者进一步评估了该方法在公共数据集上的计算效率和内存消耗。
Hudi 在 2017 年率先推出了事务性数据湖，如今我们生活在一个技术类别作为“数据湖仓一体”成为主流的世界。...在 Hudi 1.0 版本中，LSM 时间线[15]被大量用于查询规划中，以在 Apache Spark、Apache Flink 和 Apache Hive 之间映射请求时间和完成时间。...Hudi 1.0 还支持近乎标准的 SQL 语法[17]，用于通过 Spark SQL 在不同列上创建/删除索引，以及异步索引表服务，以便在不中断写入器的情况下构建索引。...但是听起来很简单，这是围绕数据湖性能的最常见陷阱[20]之一，新用户通过基于高基数列进行分区来将其用作索引，从而导致大量存储分区/小文件和糟糕的写入/查询性能。...合并模式和自定义合并 Hudi 提供的最独特的功能之一是它如何帮助处理流数据。
不同事实表分别算出来的多个度量值，它们没有对应到一个共有维度表上，需要合并为一个度量值，用一套共有的新维度去展示数据。...3个或以上，通过IF+CONTAINS赋值的方法，可实现合并合并；4 度量值个数为3个或以上，还可以通过给维度赋值生成VAR过程表，实现合并。...5 如果3和4中的度量值计算较慢，可以考虑把生成计算表，然后建立关系再求和，实现合并。...举例1 子公司1和子公司2的数据在一个表中，子公司3和子公司4的数据在另一个表中，且两个表都有子公司字段，建立关系然后加和。...条件判断的思路好理解，想穷尽所有选项也有一定困难。3 3个子公司，子公司5、子公司6、子公司7的数量合并，使用IF+CONTAINS，相当于给维度表的每个值对应上了一个度量值。
先给看效果: 刚重跑的，知道能加快，但没想到能加快这么多 先说下数据量吧，每天20亿+ 开心开心开心开心 这次的优化灵感，来自于牛逼的群友们 源于群里一个同学的疑惑，看图： 只能说，以后大家看到一个看似没用的条件的时候...由于群里的同学公司用的spark版本比较早，我们知道原因就好，暂且不细去追究。 可是，这个思路提醒了我，我们有个任务，也可以用这个方法来优化，并且走的是另外一个原理。...这样在某些情况下是非常低效的，比如我们现在的数据，一个超大超复杂各种嵌套的json串，需要写udf从中解析出对应的数据，有的还需要输出排序的结果，并且字段巨多（小100个），那就得执行100次。...myudf(A,B)[100] as a100 from testdata2 这样的过程。 我们公司的spark目前还没完全把3.3版本的一些优化给合并过来，所以就会出现这样的问题。...之前有写一篇udtf函数的原理，虽然是hive版本的，但是spark也适用，差不多一个原理： 你真的了解Lateral View explode吗？
vlan 10通过与数据帧所携带的Tag一致，接收该数据帧，并且把源MAC等信息记录在MAC表中，发现目的MAC为全F，同样交换机进行泛洪处理，从除源接口所在VLAN内的其他接口发送出去，这里G0/0/...3为Trunk模式，列表包含该数据帧的VLAN ID，直接发出。...（所以如果接口没有允许，那么该对应的数据就通不过了，这个是常见的一个故障） （7）一个数据包在整个交换网络中的传递离不开access与trunk的配合，要学会access与trunk的运用。...（1）在一个VLAN交换网络中，以太网帧有两种形式出现： 无标记帧（Untagged帧）：简称untag，原始、没有打上4字节VLAN的标签的帧。...Tag帧以及untag帧 （3）access模式下，一个接口只能加入一个VLAN，适合对接处理不了Tag帧的设备，这样在进入的时候打上对应的Tag，出来的时候，剥离Tag交给终端设备，既可以完成通信，又实现了
在Mulran毫米波雷达数据集、牛津毫米波雷达RobotCar数据集以及我们自己的数据上进行了大量实验证明了我们方法的可行性和有效性。 图1：使用RoLM生成的雷达里程计，其中彩色框显示了一些细节。...在Mulran雷达数据集（多个周期和场景）、牛津雷达RobotCar数据集以及我们的浙江大学（ZJU）数据集上进行的大量实验验证了所提出系统的有效性和可行性。...还在牛津毫米波雷达数据集中的不同时间收集的相同路线序列上进行了实验。它不同于Mulran数据集，后者收集了同一地区不同路线的多个连续数据集。...将提出的系统与两个公共数据集以及来自浙江大学的数据进行了比较。这些竞争性方法包括RO 、带有回环检测的RO 和Rall，还通过消融实验验证了所提出的描述符的有效性。结果在表I中呈现出来。...我们使用开源工具进行误差计算，一些序列上轨迹估计结果的概述如图5所示。 图5：在MulRan数据集上对三种不同方法的评估。
JobEnd，StageStart/StageEnd，TaskStart/TaskEnd等，所有事件都会发送到LiveListenerBus，然后在LiveListenerBus内部分发到各个子队列，由子队列上注册的...实际生产中，一个大规模作业的Event Log可以达到数十G。 回放效率低 SHS通过解析回放Event Log来还原Spark作业的状态信息，大量事件的反序列化处理开销大，UI加载延迟明显。...当目录下积累的作业日志增多，每一次扫描的耗时也会相应增加，此外，日志文件合并、清理负担也会加大，必须对服务节点进行纵向扩容。...如果在作业运行过程中直接将状态数据持久化到FileSystem，这样就不用再存储大量Event了。...通过一个线程定期遍历Original ElementTrackingStore中的数据，对于每一条数据，检查Temp Store是否存在相同key的旧数据。
Datasource Writer hudi-spark模块提供了DataSource API，可以将任何数据帧写入（也可以读取）到Hudi数据集中。...对于具有大量更新的工作负载，读取时合并存储提供了一种很好的机制，可以快速将其摄取到较小的文件中，之后通过压缩将它们合并为较大的基础文件。...], classOf[org.apache.hadoop.fs.PathFilter]); 如果您希望通过数据源在DFS上使用全局路径，则只需执行以下类似操作即可得到Spark数据帧。...另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。...对于读时合并，几乎没有其他配置。可以配置最大日志大小和一个因子，该因子表示当数据从avro转化到parquet文件时大小减小量。 HUDI-26将较小的文件组合并成较大的文件组，从而提升提升性能。
我们都知道Spark是一种流行的开源分布式处理引擎，适用于大型数据集(通常是TB级别)的分析。Spark可用于处理批量数据，实时流，机器学习和即时查询。...处理任务分布在一个节点集群上，数据被缓存在内存中，以减少计算时间。到目前为止，Spark已经可以通过Scala，Java，Python和R访问，却不能通过.NET进行访问。...在我们的第一个.NET Spark应用程序中，我们将编写一个基本的Spark pipeline，它将统计文本段中每个单词的出现次数。 // 1....同样重要的是，这是.NET for Apache Spark的第一个预览版，我们的目标是进一步投资于改进和基准测试性能(例如，Arrow优化)。...开源免费 .NET for Apache Spark是一个拥有来自3,700多家企业的60，000多名代码贡献者的强大开源社区的一部分。
这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法， 以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法。...Datasource Writer hudi-spark模块提供了DataSource API，可以将任何数据帧写入（也可以读取）到Hudi数据集中。...以下是在指定需要使用的字段名称的之后，如何插入更新数据帧的方法，这些字段包括 recordKey => _row_key、partitionPath => partition和precombineKey...通常，查询引擎可在较大的列文件上提供更好的性能，因为它们可以有效地摊销获得列统计信息等的成本。 即使在某些云数据存储上，列出具有大量小文件的目录也常常比较慢。...对于具有大量更新的工作负载，读取时合并存储提供了一种很好的机制， 可以快速将其摄取到较小的文件中，之后通过压缩将它们合并为较大的基础文件。
它提供了一个熟悉的 Python DataFrame API，旨在在性能和易用性方面超越 Spark。Daft 使用轻量级的多线程后端在本地运行。...如果数据湖中已有 Hudi 表，则这是一个可选步骤。请注意在实际环境中，如果是在分析层工作的数据分析师/科学家，则这些任务通常由数据工程团队处理。...您可以在此处指定表位置 URI • select() — 这将从提供的表达式创建一个新的数据帧（类似于 SQL SELECT） • collect() — 此方法执行整个数据帧并将结果具体化 我们首先从之前引入记录的...然后将结果转换为 Pandas 数据帧，以便与可视化图表一起使用。从仪表板的设计角度来看，我们将有四个图表来回答一些业务问题，以及一个过滤器来分析 category 数据。...• 更快的洞察：直接访问湖仓一体可加快洞察过程，确保分析及时且相关。 • 减少数据冗余：传统报告通常涉及跨多个系统（BI 的湖泊到仓库）移动数据，这可能会导致数据的大量副本和版本。
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