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使用Dask DataFrames 解决Pandas中并行计算的问题

如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...大多数Dask API与Pandas相同，但是Dask可以在所有CPU内核上并行运行。它甚至可以在集群上运行，但这是另一个话题。今天你将看到Dask在处理20GB CSV文件时比Pandas快多少。...您可以使用data/*. CSV模式来获取data文件夹中的所有CSV文件。然后，你必须一个一个地循环读它们。最后，可以将它们连接起来并进行聚合。...如果notebook 完全崩溃，使用少量的CSV文件。让我们看看Dask提供了哪些改进。它接受read_csv()函数的glob模式，这意味着您不必使用循环。...请记住—有些数据格式在Dask中是不支持的—例如XLS、Zip和GZ。此外，排序操作也不受支持，因为它不方便并行执行。

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MQ在分布式系统中的使用场景

答案是肯定的，接下来我们将分析我们为什么要了解及使用如此多的服务间通信技术，以及他们究竟都解决了哪些问题，在什么场景下他们是必不可少的。...而通过MQ进行通信时，若MQ发现接收到的请求超出消费者的最大负载时，则会将请求暂存至消息队列中，并将请求保持在一个持续稳定的量发送给消费者（上游服务），从而保证了系统的稳定。...而消息中间件的处理方式是，上游服务出现宕机时，将消息缓存至消息队列中，等待上游服务恢复正常时，在继续处理请求。...推荐中间件：Kafka 使用MQ实现事务的最终一致性分布式事务是个极其复杂的话题，本文不展开讨论，这里主要讨论一下MQ在分布式事务中所起到的作用。...本文简单的说了一下消息中间件的优势和使用场景，在接下来的文章将更详细的介绍每种消息中间件的优劣及其原理，以及使用RPC框架相较于消息中间件的优势所在及使用场景，希望大家能够支持：）

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多快好省地使用pandas分析大型数据集

Python大数据分析 1 简介 pandas虽然是个非常流行的数据分析利器，但很多朋友在使用pandas处理较大规模的数据集的时候经常会反映pandas运算“慢”，且内存开销“大”。...特别是很多学生党在使用自己性能一般的笔记本尝试处理大型数据集时，往往会被捉襟见肘的算力所劝退。但其实只要掌握一定的pandas使用技巧，配置一般的机器也有能力hold住大型数据集的分析。...，且整个过程中因为中间各种临时变量的创建，一度快要撑爆我们16G的运行内存空间。...import tqdm # 在降低数据精度及筛选指定列的情况下，以1千万行为块大小 raw = pd.read_csv('train.csv', dtype={...图10 推荐使用conda install dask来安装dask相关组件，安装完成后，我们仅仅需要需要将import pandas as pd替换为import dask.dataframe as dd

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在 .NET Core中如何使用 Redis 创建分布式锁

一、引言在分布式系统中，多个服务实例可能会同时访问共享资源。为了避免数据不一致或其他并发问题，需要使用分布式锁来保证同一时间只有一个服务实例能够访问该资源。...Redis 是一个高性能的键值存储数据库，由于其单线程的特性，非常适合用来实现分布式锁。本文将详细介绍在 .NET Core 中如何使用 Redis 创建分布式锁。...使用分布式锁在 Program.cs 文件中，编写代码来使用分布式锁。...七、总结通过使用 Redis 实现分布式锁，可以有效地解决分布式系统中的并发问题。...本文介绍了如何在 .NET Core 中创建和使用 Redis 分布式锁，希望对你有所帮助。

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Global in在Clickhouse非分布式表查询中的使用

笔者在最近的业务开发中，尝试用这种方式，性能却没有想象中那么好。分析Clickhouse的查询计划，发现子查询中的语句会多次执行，且性能开销主要来自于子查询的执行，因此总体上查询耗时很长。...实际业务场景会比这个查询复杂一些，可能会有更多的“user_id in xxx”条件（因为实际业务中属性和行为都可能分布在多个表中），但查询语句的模式不会变。...搜索子查询多次执行，搜到的文章都是说Clickhouse分布式表查询中，in子查询会被执行多次，可以用Global in代替in来避免多次执行[1]。...例如，当user表很大，而A子查询执行的开销很小时，全表扫描user表中的数据开销远比多执行一次A子查询开销大，这时使用prewhere优化可以提升执行效率。...目前Clickhouse集群的optimize_move_to_prewhere参数可以控制是否使用prewhere优化，但它是一个全局设置，关掉该开关将使所有查询都无法使用prewhere优化。

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使用Dask，SBERT SPECTRE和Milvus构建自己的ARXIV论文相似性搜索引擎

如果你感兴趣，那么本文的主要内容总结如下：设置环境并从Kaggle下载ARXIV数据使用dask将数据加载到Python中使用MILVUS矢量数据库进行语义相似性搜索本文中使用的技术不仅仅局限在科学论文...为了有效地处理如此大的数据集，使用PANDA将整个数据集加载到内存中并不是一个好主意。为了处理这样大的数据，我们选择使用DASK将数据分为多个分区，并且仅将一些需要处理的分区加载到内存中。...Dask Dask是一个开源库，可以让我们使用类似于PANDA的API进行并行计算。通过运行“ pip install dask[complete]”在本地计算机上进行安装。...Bag上运行预处理辅助函数如下所示，我们可以使用.map（）和.filter（）函数在Dask Bag的每一行上运行。...步骤3:遍历Dask分区，使用SPECTER进行文本嵌入，并将它们插入到Milvus。我们需要将Dask DATAFRAME中的文本转换为嵌入向量来进行语义相似度搜索。所以首先需要生成文本的嵌入。

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在分布式系统中使用 DDD

在使用 DDD 的思想时，最让人迷惑的就是如何组织代码，也就是通常所说的系统架构的问题。...---- 清醒的使用 DDD 上面这些分布式系统的问题，DDD 都解决不了。DDD 的作用只有一个：在单体中划分模块，在分布式系统中划分服务。...因此，如何划分服务，这是 DDD 非常有价值的一个地方，在分布式系统中，DDD 起到的作用实际上就是指导垂直拓展。值得庆幸的是，应用系统分布式级别增加带来很多技术挑战，但是逻辑上的架构变化却不大。...更加有意思的是，在准单体系统中，如果我们严格限定领域层中模块之间的耦合关系，应用层访问领域层是通过本地方法调用的。...复杂分布式系统高级别的分布式系统已经是业界大的互联网公司的主流做法，不过在一些极端复杂的系统中，依然不能满足业务需要。

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RabbitMQ在分布式系统中的应用

当客户端拒绝此消息或者未应答便断开连接时，就会使得此消息重新入队（在版本2.7.0以前是到重新加入到队尾，2.7.0及以后是保留消息在队列中的原来位置）。...Redis：优点：比较轻量级，易上手缺点：单点问题，功能单一 Kafka：优点：高吞吐；分布式；快速持久化；负载均衡；轻量级缺点：极端情况下会丢消息最后附一张网上截取的测试结果: ?...要是超标了，它就罢工了…… vm_memory_high_watermark：内存使用，默认0.4（最多让它使用40%的内存，超标罢工）注：若启动失败了，可以在启动日志中查看到具体的错误信息。...如果使用的是域名，那么需要设置RABBITMQ_USE_LONGNAME为true。...rabbitmqctlset_parameterfederation-upstreammy-upstream'{"uri":"amqp://server-name","expires":3600000}'定义一个my-upstream uri是其上游节点的地址，多个upstream的节点无需在同一集群中

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Solr在分布式环境中的应用

搭建zookeeper集群（最好也安装到solr集群目录下） 3、复制能够运行solr单机版的tomcat到solr集群目录下 4、修改tomcat端口号，使其能够运行 5、将 solrHome 中的...访问地址： ip：tomcat端口号/solr 注： 1、在安装solrhome后，在solrCore实例下，schema可以配置索引库的关键词字段 2、 data-config.xml可以配置数据库连接池...，数据库和索引库文档的映射关系，数据库的列明和索引库的字段完成映射（导入数据库表到solr中） solr在分布式项目中的应用前提：搭建一个mvc环境步骤: 1、添加solr和zookeeper...坐标 2、在application-dao.xml中添加实例化访问solr集群的api对象中定义的关键字 package ah.szxy.search.entity; import org.apache.solr.client.solrj.beans.Field; /** *

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一致性Hash算法在Redis分布式中的使用

这样就需要我们自己实现分布式。　　Memcached对大家应该不陌生，通过把Key映射到Memcached Server上，实现快速读取。...我们可以动态对其节点增加，并未影响之前已经映射到内存的Key与memcached Server之间的关系，这就是因为使用了一致性哈希。...因此，我们也可以使用一致性hash算法来解决Redis分布式这个问题。在介绍一致性hash算法之前，先介绍一下我之前想的一个方法，怎么把Key均匀的映射到多台Redis Server上。...方案一该方案是前几天想的一个方法，主要思路是通过对缓存Key中的字母和数字的ascii码值求sum，该sum值对Redis Server总数取余得到的数字即为该Key映射到的Redis Server，...2、我们在添加一个0003的server节点，代码如下： static void Main(string[] args) { //假设的server

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15_批量处理文本：LLM在数据集上的应用

在LLM应用中，批量处理通常涉及将多条文本组合成一个批次（batch），然后一次性输入到模型中进行处理。...Dask进行分布式处理对于大规模数据，Dask提供了更强大的分布式处理能力： import dask.dataframe as dd import pandas as pd # 创建示例数据 data...知识蒸馏：使用知识蒸馏技术创建更小、更快的模型，专门用于批量推理任务。负载均衡：在分布式环境中，确保工作负载在不同设备间均匀分布，避免某些设备过载而其他设备空闲。...10.2 批量处理的挑战与解决方案在实际应用中，LLM批量处理面临一些常见挑战：内存限制：解决方案：模型量化、梯度检查点、混合精度、模型并行处理速度瓶颈：解决方案：使用GPU/TPU...分布式协调：解决方案：使用分布式框架（如Dask、Ray）、实现良好的任务调度 10.3 未来发展趋势根据2025年最新的技术发展趋势，LLM批量处理领域正在向以下方向发展：硬件专用化：

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【Python 数据科学】Dask.array：并行计算的利器

为了处理超大型数据集，我们可以使用Dask.distributed来搭建一个分布式集群，并使用Dask.array在分布式集群上执行计算。...然后，在Python代码中，我们可以使用Dask.distributed的Client类来创建一个分布式客户端： from dask.distributed import Client # 创建一个分布式客户端...7.2 分布式计算的优势通过使用Dask.array在分布式集群上进行计算，我们可以充分利用计算资源，从而提高计算效率。...)) # 使用分布式集群上的客户端执行计算 result = arr * 2 result = result.compute() 在这个例子中，我们使用Dask.array在分布式集群上执行计算，从而实现了并行计算...8.2 使用原地操作在Dask.array中，原地操作是一种可以提高性能的技巧。原地操作指的是在进行数组计算时，将计算结果直接存储在原始数组中，而不创建新的数组。

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如何在Python中用Dask实现Numpy并行运算？

通过Dask，开发者能够轻松实现Numpy数组的并行化操作，充分利用多核处理器和分布式计算资源，从而显著提高计算性能。安装与配置在开始使用Dask之前，需要确保系统中已安装Dask和Numpy。...在某些情况下，Dask甚至可以扩展到分布式环境中，这使得它在处理超大规模数据时非常实用。为什么选择Dask？...Dask的分布式计算能力除了在本地并行计算，Dask还支持分布式计算，可以在多台机器上并行执行任务。通过Dask的distributed模块，可以轻松搭建分布式集群，处理海量数据。...总结通过本文的介绍，学习了如何使用Dask来扩展Numpy的并行计算能力。Dask不仅能够在本地实现多线程、多进程并行计算，还可以扩展到分布式环境中处理海量数据。...Dask的块机制和延迟计算任务图，使得它在处理大规模数组计算时极具优势。在实际应用中，合理调整块大小、选择合适的计算模式（多线程或多进程），并根据需求设置分布式集群，可以进一步优化计算效率。

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使用Jmeter在linux环境实现分布式负载

分布式意义：在使用Jmeter进行性能测试时，如果并发数比较大(比如最近项目需要支持1000并发)，单台电脑的配置(CPU和内存)可能无法支持，这时可以使用Jmeter提供的分布式负载执行测试一、...Jmeter分布式执行原理 1....分布式测试原理：如下图 ? 二、执行机（slave）配置 1. slave机上需要安装Jmeter，使用rz命令上传jmeter压缩文件，然后解压 ? 2....如果脚本中调用了参数文件，或者其它上传图片等，都需要将文件放到slave节点bin目录下，本次由于是用的相对路径格式为.....四、调度机(master)使用命令执行分布式测试 widows环境执行 jmeter -n -t 监听设置.jmx -r -l log.jtl 参数说明 : -n 告诉jmeter使用非GUI模式执行测试

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C++中fstream_在使用中

C++中处理文件类似于处理标准输入和标准输出。类ifstream、ofstream和fstream分别从类 istream、ostream和iostream派生而来。...作为派生的类，它们继承了插入和提取运算符（以及其他成员函数），还有与文件一起使用的成员和构造函数。可将文件包括进来以使用任何fstream。...如果只执行输入，使用ifstream类；如果只执行输出，使用 ofstream类；如果要对流执行输入和输出，使用fstream类。可以将文件名称用作构造函数参数。...被打开的文件在程序中由一个流对象(stream object)来表示 (这些类的一个实例) ，而对这个流对象所做的任何输入输出操作实际就是对该文件所做的操作。...http://www.cplusplus.com/reference/fstream/fstream/中列出了fstream中可以使用的成员函数。

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Transformer 在RxJava中的使用

早在 RxJava1.x 版本就有了Observable.Transformer、Single.Transformer和Completable.Transformer，在2.x版本中变成了ObservableTransformer...其实，在大名鼎鼎的图片加载框架 Glide 以及 Picasso 中也有类似的transform概念，能够将图形进行变换。...RxLifecycle中的LifecycleTransformer trello出品的RxLifecycle能够配合Android的生命周期，防止App内存泄漏，其中就使用了LifecycleTransformer...在我的项目中也使用了知乎的RxLifecycle，根据个人的习惯和爱好，我对LifecycleTransformer稍微做了一些修改，将五个Transformer合并成了一个。....... } 如果你想在RxJava的链式调用中也使用缓存，还可以考虑使用transformer的方式，下面我写了一个简单的方法 /** * Created by Tony Shen on

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Sequence在Oracle中的使用

Oracle中，当需要建立一个自增字段时，需要用到sequence。...sequence也可以在mysql中使用，但是有些差别，日后再补充，先把oracle中sequence的基本使用总结一下，方便日后查阅。...='SEQ_ON_USER'; [sql] view plain copy select SEQ_ON_USER.nextval from sys.dual; 5、创建触发器使用...begin select SEQ_ON_USER.nextval into :new.id from dual; end SEQ_ON_USER_Trigger; 6、代码中使用

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在 ES 中如何使用排序

在 Elasticsearch 中，排序是一项重要的功能，它允许我们按照特定的字段或条件对搜索结果进行排序。通过合理使用排序，我们可以更方便地找到所需的信息。...最常见的方式是在查询请求中使用`sort`参数。我们可以指定要排序的字段，并指定升序或降序排序。...例如，我们可以设置排序的权重，以确定不同字段在排序中的重要性。在实际应用中，排序的使用需要考虑以下几个因素： 1. 用户需求：了解用户对搜索结果的期望排序方式，以便提供最相关和有用的结果。 2....12.使用缓存:缓存常用的排序结果，减少重复计算。 13.分布式架构:通过分布式部署提高系统的可扩展性和性能。 14.数据压缩:减少存储空间和网络传输量，提高效率。...总之，ES 中的排序功能为我们提供了强大的工具，使我们能够根据各种需求对搜索结果进行灵活的排序。通过合理使用排序，我们可以提高搜索的效率和准确性，为用户提供更好的体验。

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forEach在集合中的使用

迭代集合任何类型Collection的可迭代 - 列表，集合，队列等都具有使用forEach的相同语法。...ArrayDeque(Arrays.asList("Larry", "Steve", "James")); namesQueue.forEach(System.out::println); 迭代Map - 使用

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Python在日常中的使用

import os import re from shutil import rmtree #构建正则表达式 #在具体使用中需要根据实际情况调整表达式 pattern1 = re.compile('.

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