虽然Pandas是Python中处理数据的库,但其速度优势并不明显。如何让Pandas更快更省心呢?快来了解新库Modin,可以分割pandas的计算量,提高数据处理效率,一行代码即刻开启Pandas四倍速。首先了解一些基础知识:Pandas作为Python中用于处理数据的库,能简单且灵活地处理不同种类、大小的数据。除此之外,Pandas还有许多函数有助于轻松处理不同数据。 Python不
在生产环境中有一个功能,加载数据超过了30秒,于是开始启动优化之路。优化过程大致为:数据同步到本地进行测试找出查询的语句查询语句在本地与服务器上分别执行进行对比分析查询的原因提出优化解决方案1 数据同步到本地进行测试第一步做的是将数据同步到本地进行测试,毕竟在生产环境中进行测试还是不可取的。本次数据数据量有12G左右,使用mysqldump来进行数据备份,并通过ftp或者共享文件夹的方式下载
转载 2023-10-06 19:59:41
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文章目录新特性安装步骤下载 Elasticsearch 7.2.1ES版本和JDK的兼容性ES目录结构配置文件启动验证是否启动成功节点信息单机集群部署查看节点启动日志Elasticsearch 7.x 插件 新特性ES 7.0 是 2019 年 4 月份发布的,底层是 Lucene 8.0。其他还有需要了解的是:废除单个索引下多 Type 的支持 ESSecurity 免费使用ECK - ES
mybatis(plus)进行一对一、一对多、多对多查询一般步骤:建实体类或者VO类自定义resultMap写sqlresultMap的编写一对一查询建实体类或者VO类中没有属性是自定义的类,正常写resultMap 有的话resultMap中需要使用association 标签,如<resultMap type="Student" id="studentResultMap"> &
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# 解决mongodb查询大数据速度慢的方法 在使用MongoDB进行大数据量查询时,有时会出现查询速度较慢的情况。这可能是由于数据量过大、索引不合理、网络延迟等因素造成的。本文将介绍一些解决mongodb查询大数据速度慢的方法,并提供相关代码示例。 ## 1. 创建合适的索引 在进行查询时,索引的作用非常重要。通过创建合适的索引可以大大提高查询速度。在mongodb中,可以使用`cre
原创 2024-05-23 05:49:46
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如果电脑操作系统使用时间久了,我们的电脑开机速度就会变的越来越慢,会经常出现卡顿等,影响到我们的工作效率等等。那如果遇到电脑运行速度满怎么解决呢?小编就跟大家聊聊电脑运行速度慢的解决方法。1. 卸载清理软件与垃圾。多用户只管需要使用的软件都往电脑上装,却没有对用不上的软件进行卸载,或者卸载都不干净,主要是注册表信息形成很多残留,所以建议不需要的软件及时卸载,并使用系统优化工具比如360安全卫士这些
GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU,其具有以下三个方面的优势:l  并行度高:GPU的Core数远远多于CPU(如G100 GPU有240个Cores),从而GPU的任务并发度也远高于CPU;l  内存带宽高:GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU,如CPU (DDR-400)带宽是3.2GB/秒,而GPU内存系统带宽可达147.1GB/秒;l  运行速度快:G
转载 2024-04-05 09:59:43
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业务系统产生的明细数据通常要经过加工处理,按照一定逻辑计算成需要的结果,用以支持企业的经营活动。这类数据加工任务一般会有很多个,需要批量完成计算,在银行和保险行业常常被称为跑批,其它像石油、电力等行业也经常会有跑批的需求。大部分业务统计都会要求以某日作为截止点,而且为了不影响生产系统的运行,跑批任务一般会在夜间进行,这时候才能将生产系统当天产生的新明细数据导出来,送到专门的数据库或数据仓库完成跑批
转载 2022-09-27 07:20:46
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Python当前人气暴涨。它在DevOps,数据科学,Web开发和安全领域均有使用。但是在速度方面没有赢得美誉。这里有关于Python比较其他语言如,Java, C#, Go, JavaScript, C++进行性能对比,其中Python是最慢的。包含了JIT(C#, Java)和AOT(C,C++)编译器,也有像解释型语言如JavaScript。注意:文章中我所提到的"Python"均指使用C语
转载 2023-08-19 11:50:20
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将docker镜像源修改为国内的, 在/etc/docker/daemon.json 文件中添加以下参数(如果没有该文件则新建): { "registry-mirrors": ["https://9cpn8tt6.mirror.aliyuncs.com"] } 加载配置文件,重启docker服务:
转载 2020-12-09 16:04:00
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# 递归MySQL速度慢怎么处理 ## 介绍 在MySQL中,使用递归查询可能会导致查询速度变慢。递归查询是一种经常用于处理树状数据结构的方法,但是如果数据量较大,递归查询可能会导致性能问题。在本文中,我们将讨论如何处理递归MySQL查询速度慢的问题。 ## 问题分析 递归查询是通过自连接实现的,通常使用`WITH RECURSIVE`语句来实现。当数据量较大时,递归查询需要不断地进行自连
原创 2024-04-07 03:30:39
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Python+大数据-数据处理与分析(三)-数据清洗1. 数据组合1.1 数据聚合简介在动手进行数据分析工作之前,需要进行数据清理工作,数据清理的主要目标是:每个观测值成一行每个变量成一列每种观测单元构成一张表格数据整理好之后,可能需要多张表格组合到一起才能进行某些问题的分析比如:一张表保存公司名称,另一张表保存股票价格单个数据集也可能会分割成多个,比如时间序列数据,每个日期可能在一个单独的文件中
# HBase 查询数据速度慢问题分析与优化 ## 引言 HBase是一种分布式的、面向列的NoSQL数据库,其强大的横向扩展性和高可靠性使其成为处理大量结构化数据的理想选择。然而,有时我们可能会遇到查询数据速度慢的问题,这可能导致系统性能下降和用户体验不佳。本文将分析HBase查询数据速度慢的原因,并提供相应的优化建议。 ## 问题分析 当HBase查询数据速度慢时,可能有以下几个原因:
原创 2023-07-23 04:25:07
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如何优化pyspark的运行速度 在使用pyspark进行大数据处理时,有时会遇到运行速度较慢的情况。本文将介绍如何优化pyspark的运行速度,让你的代码更高效。 整体流程 首先,让我们来看一下整个优化过程的流程: 1. 确认问题:首先,你需要确认是否真的需要优化。运行速度慢可能是由于数据量过大、集群资源不足等原因引起的。 2. 数据分析:对你的数据进行分析,找出潜在的瓶颈。 3. 代
原创 2023-12-22 07:57:00
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# 如何实现“mysql or 速度慢” 作为一名经验丰富的开发者,我将会指导你如何实现“mysql or 速度慢”。首先,让我们通过一个表格来展示整个流程的步骤。接着,我会详细说明每一步需要做什么,包括需要使用的代码以及注释代码的意思。 ## 流程步骤表格 | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 连接到数据库 | | 2 | 编写SQL查询语句 | | 3 |
原创 2024-04-16 04:35:01
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   前两周为了让系统支持cgroup,将内核从2.6.27.54升级到2.6.32.41,升级后观察发现sca01号机器,ssh登录缓慢有延迟,通过iostat查看%util一直处于%100状态,磁盘达到瓶颈,询问相关工作人员,系统在之前的使用中没有这种情况,跑着同样应用的sca02号机器升级内核后没有出现io过高的情况,怀疑跟升级内核有关系,将内核回退到2.6.27.54观
ngrok简介及作用ngrok 可捕获和分析所有通道上的流量,便于后期分析和重放。这些看上去很麻烦,我们更需要的是了解ngrok的用途。完美代替“花生壳”软件。“花生壳”是一款老牌的内网穿透软件,一年的内网版服务要两百多块钱,都快可以买一年垃圾点的VPS服务器了。而免费版的“花生壳”稳定性较差,隔三差五的不能访问,每个月只有1G流量,以前做项目没少被坑。ngrok是一款免费开源的软件,稳定性极
转载 2024-10-04 11:29:27
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前言阅读 https://xz.aliyun/t/14052 《使用 QEMU 进行内网穿透?》 https://securelist/network-tunneling--qemu/111803/ 《Network tunneling … QEMU?》 我将此项技术应用到实战中,取得不错的效果,但是也遇到很多坑,此篇文章也是一篇排坑的文章章下面是章的拓扑图
序:上篇文章虽然在本地搭建好了jekyll环境,但是却存在一些问题,如通过jekyll new创建的站点无法正常跑起来、中文编码有问题。这说明之前搭建的环境有不周之处。PS:因之前自己搭建环境时并未做过多记录,现在写起文章来需要在模拟几次安装,所以本文写的有点,毕竟不像当初只是为了安装,现在是为了弄清楚安装。立足点不同,需要做的事情也不同,这次需要做许多确认工作。 一、语法高亮插件问题
在项目开发中,我时常遇到一个棘手的问题,那就是使用 `Yarn` 时的速度变得异常缓慢。这不仅影响了开发效率,还拉长了项目的交付周期。在此,我将详细记录我解决“`Yarn` 速度慢”问题的过程,力求为读者提供清晰的思路和方法。 ## 协议背景 在探讨 `Yarn` 速度慢的问题之前,我们首先了解一下现代包管理工具的发展背景。`Yarn` 是由 Facebook 在 2016 年首次发布的,作为
原创 5月前
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