# 如何使用PyTorch读取小文件
## 介绍
欢迎来到PyTorch的世界！在本文中，我将向您展示如何使用PyTorch读取小文件。无论您是刚入行的小白还是经验丰富的开发者，我相信这篇文章都将对您有所帮助。
### 流程图
```mermaid
erDiagram
确定文件路径 --> 打开文件 --> 读取文件 --> 关闭文件
```
### 步骤
下面是一个简单的表格，展示
原创
2024-07-06 04:27:58
27阅读
一、环境搭建1、安装anaconda虚拟环境：① 安装anaconda② 新建虚拟环境conda create -n pytorch python=3.6【备注】博主建议，安装3.6的python包，比较稳定③在pytorch虚拟环境中，安装pytorch依赖包进入pytorch官网： https://www.pytorch.org
根据电脑情况选择，依赖的各个包（如若：没有NVIDIA
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2023-08-26 23:55:10
287阅读
# 科普：Spark 读小文件
在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的框架。然而，当使用 Spark 处理小文件时，可能会遇到一些问题。本文将介绍 Spark 读小文件的基本概念、问题以及解决方案，并提供代码示例。
## Spark 读小文件的问题
在 Spark 中，每个任务通常会处理一个或多个文件。当文件数量非常多，但每个文件的大小非常小的时候，就会产生所谓的“小文件
原创
2024-07-22 10:06:42
30阅读
# SparkSQL 读小文件表
在大数据处理与分析领域，Apache Spark 无疑是一个强大的工具，尤其是在处理分布式数据时。SparkSQL 是 Spark 提供的一个用于处理结构化数据的模块，非常适合通过 SQL 查询文本和行列数据。在大数据环境下，我们常常需要读取和处理小文件，这也是一个颇具挑战性的问题。
## 小文件问题
“小文件”问题的产生主要是由于许多应用程序生成大量的小文
原创
2024-09-20 06:47:56
48阅读
# Spark读取大量小文件
在大数据处理中，常常会遇到需要处理大量小文件的情况。传统的文件系统在处理大量小文件时效率较低，因为每个文件都需要进行磁盘的读取和寻址操作。而Spark提供的分布式计算框架可以高效地处理大量小文件。
## Spark简介
Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了灵活和高效的分布式计算功能。Spark的主要特点是内存计算和容错机制，可以加速大数据处理的速度。
原创
2023-08-29 08:27:12
305阅读
# Spark SQL 读合并小文件的全面指南
在大数据处理的场景中，许多小文件可能带来性能问题，例如，占用过多的内存，导致处理效率低下。为了解决这个问题，我们可以利用Apache Spark SQL来读和合并小文件。本文将为您详细介绍这一过程，包括处理步骤、代码示例以及配图。
## 流程概述
在实现“Spark SQL 读合并小文件”的时候，可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-20 04:20:44
76阅读
目录数据基元加载数据集数据集的迭代和可视化为文件创建自定义数据集创建模型优化模型参数 数据基元1、处理数据样本的代码可能会变得混乱，难以维护。 2、为实现更好的可读性和模块化，希望处理数据集代码与模型训练代码实现脱钩与分离。 3、PyTorch提供了两个数据基元 torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset。 它们允许你像使用自己的数据
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2024-02-09 16:10:53
29阅读
# 如何使用Spark读取HDFS中的小文件
## 1. 流程概述
在使用Spark读取HDFS中的小文件时，我们通常会遇到性能问题，因为小文件数量过多会导致Spark作业运行缓慢。为了解决这个问题，我们可以使用`wholeTextFiles`方法将小文件合并成更大的文件，然后再进行处理。
以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取HD
原创
2024-06-20 03:21:03
103阅读
## 如何使用Spark合并小文件
在大数据处理领域，Apache Spark广泛应用于数据分析和处理。然而，当处理许多小文件时，Spark可能会遭遇性能瓶颈，因为每个小文件都需要额外的开销来读取和处理。本文将教你如何利用Spark合并小文件，提升数据处理效率。我们分步骤进行讲解，并使用代码示例、序列图和旅行图帮助你理解整个过程。
### 过程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-09-21 07:14:14
70阅读
从官方文档开始入手更新：2022 / 1 / 13 深度学习 | Pytorch官方文档学习记录PYTORCH RECIPESLOADING DATA IN PYTORCHIntroductionSetupSteps参考链接攻略官方文档 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考PYTORCH RECIPESLOADING DATA IN PYTORCHIntroductionPyTorch
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2024-05-04 10:46:34
24阅读
什么是Hadoop ？ 简单来说，Hadoop就是解决⼤数据时代下海量数据的存储和分析计算问题。 Hadoop不是指具体的⼀个框架或者组件，它是Apache软件基⾦会下⽤Java语⾔开发的⼀个开源分布式计算平台，
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2024-06-05 15:41:22
48阅读
最近这些天，碰到不少在VMware环境中使用NFS作为datastore的用户，发现NFS的场景是越来越多了。在以前，可能仅仅会是部分NetApp的用户去使用NFS作为VMware的datastore，而现在，随着各种超融合技术的兴起，市场上几个主流的超融合平台，比如Nutanix和Cisco HyperFlex在为VMware提供存储服务的时候都采用了NFS的方式去提供datastore。&nb
# PyTorch训练：如何合并小文件为大文件
在深度学习任务中，数据的组织和存储方式对训练效率有很大影响。尤其是在处理大量小文件时，读取这些小文件的开销可能会导致训练速度下降。本文将探讨如何使用PyTorch将多个小文件合并为一个大文件，同时附带代码示例，并使用Mermaid语法展示旅行图和甘特图。
## 小文件问题
小文件通常指的是那些占用空间较小的文件，例如图像、文本或其他数据格式。在
原创
2024-08-11 04:14:49
148阅读
在以hdfs为底层存储的大数据架构下，hive表底层文件数的多少直接影响hdfs的nameNode的稳定，以及拉取数据的效率。而以目前云厂商支持的对象存储而言，小文件的个数在一定程度上并不影响存储集群的稳定，只是对数据的拉取有一定的影响，文件读取的IO降低spark的效率。所以目前来讲小文件的合并还是有一定的意义的。在sparkJar任务重，我们可以通过repatition, Coalesce的方
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2023-08-16 05:56:50
78阅读
Join操作是数据库和大数据计算中的高级特性，大多数场景都需要进行复杂的Join操作，本文从原理层面介绍了SparkSQL支持的常见Join算法及其适用场景。Join背景介绍Join是数据库查询永远绕不开的话题，传统查询SQL技术总体可以分为简单操作（过滤操作-where、排序操作-limit等），聚合操作-groupby以及Join操作等。其中Join操作是最复杂、代价最大的操作类型
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2023-09-11 14:12:42
68阅读
1.大量小文件影响 NameNode存储着文件系统的元数据，每个文件、目录、块大概有150字节的元数据，因此文件数量的限制也由NameNode内存大小决定，如果小文件过多则会造成NameNode的压力过大，且hdfs能存储的数据量也会变小2.HAR文件方案 本质启动mr程序，需要启动yarn 用法：archive -archiveName <NAME>.har -p <
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2023-07-14 19:38:21
104阅读
SparkSql在执行Hive Insert Overwrite Table 操作时 ，默认文件生成数和表文件存储的个数有关，但一般上游表存储个数并非下游能控制的，这样的话得考虑处理小文件问题。小文件产生原因： spark.sql.shuffle.partitions=200 ，spark sql默认shuffle分区是200个，如果数据量比较小时，写hdfs时会产生200个小
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2023-08-14 13:19:21
965阅读
ckpt模型和pb模型介绍：ckpt： 1.这种模型文件是依赖 TensorFlow 的，只能在其框架下使用； 2.在恢复模型之前还需要再定义一遍网络结构，然后才能把变量的值恢复到网络中。pb： 1.谷歌推荐的保存模型的方式是保存模型为 PB 文件，它具有语言独立性，可独立运行，封闭的序列化格式，任何语言都可以解析它，它允许其他语言和深度学习框架读取、继续训练和迁移 TensorFlow 的模型；
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2023-12-25 07:35:36
237阅读
hdfs块损坏导致hive执行查询、删除问题时报错。
问题1：hive中无法查询表中的数据信息，但是可以展示表结构等信息。
在hive中建立表，显示表信息均显示成功，部分信息如下：
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2023-06-20 10:40:57
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hive优化二. 小文件的处理方式2.1. HDFS上现存的小文件问题 : HDFS集群上目前存在的大量小文件解决 : 不定期调用HDFS和sync()方法 和 append()方法, 整理小文件生成大文件2.2. MapReduce上的小文件上面已经描述过，一个文件对应启动一个mapTask，则小文件太多，会带来相应的很多问题。处理方式如下:2.2.1. Hadoop Archive(略)2.2
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2024-02-19 13:01:46
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