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
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# 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
# Spark 读取小文件
在使用 Spark 进行数据处理时，经常会遇到需要读取大量小文件的情况。由于每个小文件都会占用一个输入分片，这样会导致 Spark 作业的性能下降，因为 Spark 会为每个输入分片启动一个任务。
为了解决这个问题，我们可以采取一些优化策略，来高效地读取大量小文件。本文将介绍如何使用 Spark 来读取小文件，并对其中的关键概念和代码进行详细讲解。
## Spar
原创
2024-03-12 05:27:06
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# Spark 读取小文件
## 引言
在大数据处理领域，Apache Spark 因其高效的并行计算能力而备受青睐。但是在实际应用中，我们经常会面临一个问题：如何高效地处理大量的小文件？因为在 Spark 中，每个小文件都会被视为一个分区，这可能会导致资源浪费和性能下降。接下来，我们将介绍如何使用 Spark 来读取小文件，并提高处理效率。
## Spark 读取小文件的问题
当我们需要处理
原创
2024-05-13 03:53:01
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前言一、采集解析FsImage文件二、统计小文件情况1.FsImage文件字段含义2.本地文件导入hive表2.1 创建hive外表2.2 分析统计总结前言提示：大数据集群小文件分析：随着公司集群规模越来越大，数据增长越来越快，文件Size比HDFS的Block Size（默认128MB）小的多的文件，小文件治理也迫在眉睫。目前采用离线分析Namenode元数据的方式进行统计分析。提示：以下是本篇
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2024-09-24 16:11:30
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在使用 PyTorch 进行大型数据集的处理时，`__getitem__` 方法的读取效率成为一个常见的问题。长时间的加载时间不仅影响了训练过程，也增加了调试的复杂性。在我的工作中，我们常常需要优化数据读取速度，确保训练过程尽可能顺畅。接下来，我将系统性地记录下我在解决“PyTorch 的 `__getitem__` 读取大文件慢”问题时的思考与实践过程。
## 版本对比
对比 PyTorch
1）在node1 node2上实现双向无密码验证 [root@node1 ~]# ssh-keygen [root@node1 ~]# ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub node2[root@node2 ~]# ssh-keygen [root@node2 ~]# ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub node12）node1 node2 安装软
#!/bin/bash
src=/data/ # 需要同步的源路径
des=data # 目标服务器上 rsync --daemon 发布的名称，rsync --daemon这里就不做介绍了，网上搜一下，比较简单。
rsync_passwd_file=/etc/rsyncd.passwd # rsync验证的密码文件
ip1=1
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2024-04-19 05:29:31
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一、小文件产生的原因 hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生，所以，一般而言，有多少种导入方式，就有多少种原因，解决时，需要具体问题具体分析。我们先看下向 hive 中导入数据的几种方式吧。1、直接向表中插入数据-- 方式一
insert into table emp_test val
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2024-10-14 13:33:49
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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
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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
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Dataset & Dataloader 1、Dataset & Dataloader作用※Dataset—加载数据集，用索引的方式取数※DataLoader—Mini-Batch通过获得DataSet的索引以及数据集大小，来自动得生成小批量训练集DataLoader先对数据集进行Shuffle，再将数据集按照Batch_Size的长度划分为小的Batch，并按照Iter
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2023-11-15 07:09:03
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问题描述报错bug:
22/09/25 23:28:14 INFO GPLNativeCodeLoader: Loaded native gpl library
22/09/25 23:28:14 WARN LzoCompressor: java.lang.NoSuchFieldError: lzoCompressLevelFunc
22/09/25 23:28:14 ERROR LzoCod
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2023-08-28 08:23:29
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背景1、许多Spark SQL用户都要求一种方法来控制Spark SQL中的输出文件数；2、Scala/Java/Python代码中可以使用coalesce()和repartition()方法有效的控制Spark文件数量；3、但用户需要在SparkSQL服务的SQL语句中使用提示；4、建议在SparkSQL中添加以下Hive样式的COALESCE和REPARTITION提示。提示名称不区分大小写。
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2023-07-27 16:33:10
987阅读
### spark读取小文件优化
#### 1. 简介
在实际的数据处理和分析过程中，我们通常会遇到大量的小文件。由于Hadoop和Spark等大数据处理框架的特性，处理大量小文件会导致性能下降，浪费存储资源等问题。因此，如何优化Spark读取小文件的效率就显得尤为重要。
本文将介绍如何使用Spark读取小文件的优化策略，包括合并小文件、使用SequenceFile格式、使用RDD的coal
原创
2023-08-13 07:41:04
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# PyTorch DataLoader 读取数据速度慢的解决方案
在深度学习中，数据加载的速度对模型训练的效率至关重要。PyTorch 的 `DataLoader` 是一个强大的工具，但如果配置不当，读取数据可能会变得非常缓慢。本文旨在教会你如何优化 `DataLoader` 以提高数据读取速度。
## 数据加载的基本流程
在使用 `DataLoader` 加载数据时，通常会经历几个步骤。
原创
2024-08-31 10:16:47
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NFS介绍网络文件系统（network files system）简称NFS是一种基于TCP传输协议的文件共享习通。 NFS的CS体系中的服务端启用协议将文件共享到网络上，然后允许本地NFS客户端通过网络挂载服务端共享的文件。应用场景： 为web服务器作为视频，图片资源的服务器。域用户家目录服务器。内容文件存储服务器。NFS部署安装： yum install nfs-utils -y启动： sys
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2024-03-21 17:51:44
167阅读
数据倾斜处理方法1.过滤掉不符合预期的热点key，例如由于日志信息丢失导致某个字段产生大量空值 2.加入随机因素，打散热点key 3.使用map join解决小表关联大表造成的数据倾斜问题文件大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性：处理方法向量化读取spark.sql.parquet.enableVectorizedReader=true调整输入文件分割– 小文件
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2023-09-30 20:59:25
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## 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
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文章目录一、小文件产生原因1、直接向表中插入数据2、通过load方式加载数据3、通过查询方式加载数据二、小文件过多产生的影响三、怎么解决小文件过多1. 使用 hive 自带的 concatenate 命令，自动合并小文件2、调整参数减少Map数量1) 设置map输入合并小文件的相关参数：2) 设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数:3) 启用压缩3、 减少Reduce的数量4. 使用
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2024-09-19 09:26:27
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