Python 并发简介多线程：threading，利用CPU和IO可以同时执行的原理，让CPU不会干巴巴的等待IO完成。多进程：multiprocessing，利用多核CPU的能力，真正并行执行任务。异步IO：asyncio，在单线程利用CPU和IO同时执行的原理，实现函数异步执行。使用 Lock对资源加锁，防止冲突访问使用Queue实现不同线程、进程之间的数据通信，实现生产者-消费者模式使用线程
转载
2023-06-30 11:54:12
122阅读
写在开头：你完全可以按照我的模板实现 python并行处理数据，只有7个步骤背景：已知数据集中包含5500张图片，每一张图片都需要进行图像处理，使用单线程耗费时间大约45min。因此，单线程是不可能的，这辈子都不可能单线程的。。。解决办法：使用python中的多进程（真香！）注意：该博客不会说明太多原理性的东西，只会告诉你如何去做，怎么去实现。原理性、底层性的知识出门右拐。实现步骤：1、导入相应的
转载
2023-08-11 11:58:17
323阅读
最近研究了一下并行读入数据的方式，现在将自己的理解整理如下，理解比较浅，仅供参考。并行读入数据主要分1. 创建文件名列表2. 创建文件名队列3. 创建Reader和Decoder4. 创建样例列表5. 创建批列表(读取时可要可不要，一般情况下样例列表可以执行读取数据操作，但是在实际训练的时候往往需要批列表来分批进行数据的组织，提取)其具体流程如下：一、 文件名列表：文件名列表是一个list类型的数
转载
2023-09-20 16:46:22
99阅读
# Python 并行读取多个文件的实现
在许多开发场景中，我们需要从多个文件中读取数据。如果同时读取多个文件，这样不仅可以提升读取速度，还能更高效地使用计算机资源。本文将为你演示如何使用 Python 实现并行读取多个文件的过程，并通过具体的代码示例来阐明每一步。
## 流程步骤
首先，我们可以将实现并行读取文件的过程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-08 10:33:45
385阅读
# 使用 Python 的 multiprocessing 模块并行读取文件
在数据处理或文件操作中，读取文件的速度常常成为瓶颈。尤其当文件数量较多，或文件大小较大时，单线程的读取方式可能会消耗大量时间。为了提高读取效率，我们可以利用 Python 的 `multiprocessing` 模块来实现并行读取文件。本文将对此进行详细介绍，同时提供代码示例，帮助您更好地理解这一过程。
## 什么是
测试打开目录下1000+文件，使用两种方式,返回处理的行数：
使用JDK7 的forkjoin框架
使用Java8 的并行流(内部基于forkjoin)
转载
2023-07-06 09:57:03
69阅读
# Python Multiprocessing：并行读取路径中的CSV文件
在数据处理和分析领域，CSV（Comma-Separated Values）文件是一种非常常见的数据存储格式。通常，在处理大量的CSV文件时，为了提高效率，我们希望能够并行读取这些文件，以节省时间。Python提供了Multiprocessing库，可以帮助我们实现并行处理任务。
## Multiprocessing
原创
2024-03-15 06:43:15
227阅读
Python的多进程因为可以充分利用CPU多核的特点，所以通常用于计算密集型的场景或者需要大量数据操作的场景，而对于多线程，在某些语言中因为可以充分利用CPU，所以可能多线程的场景使用得多一点，但是在Python中，多线程只能在CPU的单核中运行，不能充分利用CPU多核的特点，所以Python多线程通常用于IO密集型的场景或者少量数据的并发操作场景。总而言之，Python的多线程只是并发执行，而不
转载
2023-10-01 14:49:34
143阅读
# Java并行读取文件实现指南
## 概述
本文将向您介绍如何使用Java实现并行读取文件的功能。并行读取文件可以提高文件读取的效率，尤其是在处理大型文件时。我们将通过以下步骤来实现这个功能：
1. 创建一个文件列表
2. 创建一个线程池
3. 将文件列表中的文件分配给线程池中的线程
4. 每个线程读取一个文件的内容
5. 合并每个线程读取的文件内容
使用这个步骤，我们可以并行读取文件并
原创
2023-11-15 09:29:48
79阅读
# 使用 Python 多线程并行读取大文件
在数据处理和分析的过程中，文件的读取速度往往是一个关键因素。尤其是在处理大型文件时，单线程读取可能会严重影响性能。为了提升文件读取的效率，我们可以使用 Python 的多线程功能来并行读取大文件。本文将为您详细讲解如何实现这一目的。
## 工作流程概览
下面是实现多线程并行读取大文件的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2024-08-27 07:39:57
510阅读
从WordCount開始分析
编写一个样例程序
编写一个从HDFS中读取并计算wordcount的样例程序:
packageorg.apache.spark.examples
importorg.apache.spark.SparkContext
importorg.apache.spark.SparkContext._
objectWordCount{
defmain(args : Arr
# Flink并行读取MySQL实现
## 1. 流程概述
在实现"flink并行读取mysql"的过程中，我们需要经历以下几个步骤：
1. 配置Flink环境；
2. 添加MySQL连接驱动；
3. 创建Flink数据源；
4. 实现并行读取MySQL数据；
5. 运行Flink程序。
下面将详细介绍每个步骤需要做的事情以及相应的代码实现。
## 2. 步骤详解
### 2.1 配置
原创
2023-09-26 06:15:27
106阅读
# Java读取合并行的实现方法
## 引言
在Java开发中，我们经常需要读取文件的内容，并对内容进行处理。有时候我们会遇到需要将多行内容合并为一行的情况。本文将向你介绍一种实现“Java读取合并行”的方法，帮助你解决这个问题。
## 实现步骤
下面是整个实现过程的步骤，我们将使用一个表格来展示这些步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 第一步 | 打开文件 |
原创
2023-12-08 16:18:44
46阅读
object JdbcDatasourceTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("JdbcDatasourceTest")
.master("local")
.getOrCreate()
转载
2024-09-16 11:21:17
35阅读
# 使用Flink SQL 读取MySQL并行度
Apache Flink 是一个开源的流式计算框架，可以处理无限流数据以及批处理数据。Flink SQL 是 Flink 的一种简单而强大的查询语言，可以方便地进行数据处理和分析。在实际应用中，我们可能需要从外部数据源中读取数据，比如 MySQL 数据库。在使用 Flink SQL 读取 MySQL 数据时，我们可以设置并行度来提高作业的性能。
原创
2024-07-08 03:29:14
106阅读
并行度：其实就是指的是，Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？假设，现在已经在spark-submit脚本里面，给我们的spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor，每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core。基本已经达到了集群或者ya
转载
2024-08-04 17:27:47
62阅读
# Spark读取ClickHouse并行度解析
在大数据处理领域，数据的读取和操作效率至关重要。Apache Spark与ClickHouse的组合，为数据工程师在处理大规模数据时提供了强大的工具支持。本文将重点分析如何通过Spark读取ClickHouse，并探讨如何设置并行度以优化读取性能。同时，我们将通过代码示例、甘特图和表格进行详细说明。
## 1. Spark和ClickHouse
# 使用 PyTorch 并行读取大量文件指南
在深度学习中，我们常常需要处理大量数据，而每次从文件系统读取这些数据可能会成为性能瓶颈。为了优化这一过程，PyTorch 提供了多种方式来并行读取数据。本文将指导您如何利用 PyTorch 的 `DataLoader` 和多线程并行读取大量文件。
## 主要流程
我们可以将整个流程概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-09-23 06:44:13
216阅读
# Pytorch 并行读取海量文件
在处理大规模数据集时，如何高效地读取和加载数据是一个重要课题。在深度学习框架Pytorch中，使用并行读取技术可以显著提高数据加载效率，尤其在处理海量文件时更为明显。本文将介绍如何使用Pytorch并行读取海量文件，包括代码示例和流程图说明。
## 理论基础
在深度学习中，数据加载通常是训练速度的瓶颈。简单的数据加载往往无法满足高性能计算的需求，特别是在
原创
2024-09-24 05:09:16
192阅读
并行写，并行读，写多份 HDFS 是在一个大规模分布式服务器集群上，对数据分片后进行并行读写及冗余存储。因为 HDFS 可以部署在一个比较大的服务器集群上，集群中所有服务器的磁盘都可供 HDFS 使用，所以整个 HDFS 的存储空间可以达到 PB 级容量。· HDFS 的关键组件有两个，一个是 DataNode，一个是 NameNode。&n
转载
2023-09-07 21:50:55
118阅读
