对于32位字长的机器，大约超过20亿，用int类型就无法表示了，我们可以选择int64类型，但无论怎样扩展，固定的整数类型总是有表达的极限！如果对超级大整数进行精确运算呢？一个简单的办法是：仅仅使用现有类型，但是把大整数的运算化解为若干小整数的运算，即所谓：“分块法”。 如图【1.jpg】表示了分块乘法的原理。可以把大数分成多段（此处为2段）小数，然后用小数的多次运算组合表示一个大数。可以根据int的承载能力规定小块的大小，比如要把int分成2段，则小块可取10000为上限值。注意，小块在进行纵向累加后，需要进行进位校正。 以下代码示意了分块乘法的原理（乘数、被乘数都分为2段）。void bi
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2013-05-04 20:22:00
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Python+大数据-数据分析与处理(六)-综合案例案例一：Appstore数据分析学习目标掌握描述性数据分析流程能够使用pandas、seaborn进行数据分析和可视化1.案例介绍案例背景：对 App 下载和评分数据分析，帮助 App 开发者获取和留存用户通过对应用商店的数据分析为开发人员提供可操作的意见分析需求：免费和收费的 App 都集中在哪些类别收费 App 的价格是如何分布的，不同类别的
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2023-10-13 20:52:41
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目录一、场景需求二、技术重点2.1 数据分块读取2.2 对日期分列，以便按年月日分别可视化2.3 isinstance(a, str) 判断数据类型三、完整代码 一、场景需求2019-2020年Covid-19数据，20多万行，提取一部分数据，以便进一步做可视化分析。二、技术重点2.1 数据分块读取一般数据超过5万行，就建议分块读取，可以减轻系统压力，提高数据处理效率。 这次的20多万行，其实一
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2023-08-01 14:40:16
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随着科技的进一步发展，如今的电脑硬盘容量是越来越大了， 少则几百个G，多则以T计算，那么这种的情况下用户就会分区来进行对存储扇区分类的操作，但是很多时候分区是会出现错误的，如果因此而导致重要的文件丢失了该怎么恢复呢？对于这种情况丢失的文件来说，想要找回的话是有难度的，用户单凭个人想要普通的办法找回是不可能，那么需要借助数据恢复工具—-第一步：打开电脑上的常用浏览器搜索“互盾数据恢复软件”，将软件下
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2023-10-05 14:13:07
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# Python 数据分块：高效处理大数据
在数据科学和机器学习领域，处理大型数据集是常见任务。当数据无法完全加载到内存中时，数据分块（Data Chunking）技术显得尤为重要。通过将数据集分割成多个小块，可以有效地进行处理和分析。本文将介绍数据分块的概念、应用场景，并通过代码示例进行讲解。
## 什么是数据分块？
数据分块是将大型数据集分为若干小块，以便逐块读取、处理或分析的一种技术。
目录 1、echarts同时展示多幅图 2、使用css优化界面 3、添加标题 4、使用Ajax读取数据 5、增加水印1、echarts同时展示多幅图 图1-1 一开始学echarts时都是一幅幅图学的，入下图1-1，声明一个div，规定好高度、宽度，再把图放入div中。要同时展示多幅图最简单的方法就是声明多个div即可，如下图1-2。图1-22、使用css优化界面处理完展示多图的问题后
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2024-01-03 13:17:40
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块存储块存储主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用eg:磁盘阵列里面有5块硬盘，然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM等方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘缺点：配套光纤通道卡，还要购买光纤交换机，不利多操作系统共享数据文件存储通过部署分布式文件系统缺点：读写速率低，传输速率慢对象存储克服块存储与文件存储各自的缺点，发扬各自的优点首先，一个文件包含了属性（术语：metadata，元数据，例如该文件的大
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2024-04-10 12:55:47
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本节介绍一种在顺序查找的基础上对其进行改进的算法——分块查找算法。分块查找，也叫索引顺序查找，算法实现除了需要查找表本身之外，还需要根据查找表建立一个索引表。例如图 1，给定一个查找表，其对应的索引表如图所示：图 1 查找表及其对应的索引表 图 1 中，查找表中共 18 个查找关键字，将其平均分为 3 个子表，对每个子表建立一个索引，索引中包含中两部分内容：该子表部分中最大的关键字以及第
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2023-07-15 21:03:04
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2023-06-21 15:27:39
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一、需求分析导入Excel数据，验证数据是否符合标准，如果不符合则返回所有错误的行数，数据量
原创
2023-07-10 10:21:45
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分块本质上就是一个优化的暴力算法，它的思路通俗易懂，虽然时间复杂度不及那些高级数据结构，但仔细想想，
原创
2023-08-11 11:30:27
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# 如何实现 Python 数据分块函数
数据分块是数据处理中的常见需求，尤其是在处理大数据集时。本文将教你如何在 Python 中实现一个数据分块函数，帮助你一步步完成这一任务。我们将分解整个过程，详细讲解每一步的代码含义，以及所需的实现逻辑。
## 整体流程
首先，让我们明确一下整个实现“数据分块”功能的步骤。下表展示了这个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-26 03:52:34
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本次总结图如下什么是spark？ 1:快速的通用引擎，处理大规模数据2：开源分布式计算框架，使数据分析更加快速 3：不但分析程序快速，写程序也快速Spark RDD(Resilient distributed Dataset) 弹性的分布式数据集5大特性1）有一系类分区集合组成 （a list of partitions）个人理解：计算的数据到达T级别以上时，hadoop会将这些数据切割成许多的b
# Python分块读取数据
在数据处理和分析中，有时候我们需要处理大量数据，而一次性读取整个文件可能会导致内存溢出或者程序运行缓慢。因此，我们可以使用分块读取数据的方式来解决这个问题。Python中有很多库可以帮助我们实现分块读取数据的操作，比如pandas和csv模块。在本文中，我们将介绍如何使用这些库来分块读取数据，并给出相应的代码示例。
## pandas库分块读取数据
pandas
原创
2024-06-01 07:08:32
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# Python 分块读取数据的实现方法
## 引言
在Python开发中，经常会遇到需要读取大量数据的情况。如果一次性读取全部数据到内存中，可能会造成内存溢出的问题。为了解决这个问题，我们可以采用分块读取数据的方式，即每次读取一部分数据进行处理，避免一次性读取全部数据。
在本文中，我将教会你如何使用Python实现分块读取数据的方法。首先，我会简要介绍整个流程，然后逐步解释每个步骤需要做什么
原创
2023-09-09 08:04:09
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1.HDFS前言设计思想分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务重点概念：文件切块，副本存放，元数据 2.HDFS的概念和特性Hadoop Distributed File System首先，它是一个文件系统，用于存
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2023-10-09 00:17:58
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当处理10万+数据渲染时，传统列表会一次性创建所有DOM节
1、二进制文件读写NumPy提供了几种处理二进制文件的方法，允许高效地读写大型数组数据。方法如下，1）保存数组到二进制文件numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True): 将数组保存到以.npy扩展名的二进制文件中。file是文件路径或类似文件的对象，arr是要保存的数组。 使用示例：Python Numpy 数据读写
2）加
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2024-08-22 15:01:29
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一、重要概念：分区存储，分布式解决的问题：两大核心分布式存储、分布式处理实现的目标：兼容廉价的硬件设备、实现流数据读写、支持大数据集、支持简单的文件模型、跨平台的平台兼容性自身局限性：1、不适合低延迟数据访问，高吞吐量，无法高效存储大量小文件 &n
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2024-04-19 18:19:31
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分块查找算法 分块查找(Blocking Search)又称索引顺序查找。它是一种性能介于顺序查找和二分查找之间的查找方法。 1、分块查找表存储结构 分块查找表由"分块有序"的线性表和索引表组成。 （1）"分块有序"的线性表&nb
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2024-04-28 21:20:33
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