介绍 Hudi支持上层Hive/Presto/Spark查询引擎，其中使用Spark读取Hudi数据集方法非常简单，在spark-shell或应用代码中，通过 spark.sqlContext.read.format...分析 2.1 源码梳理 Spark支持用户自定义的format来读取或写入文件，只需要实现对应的（RelationProvider、SchemaRelationProvider）等接口即可。...而Hudi也自定义实现了 org.apache.hudi/ hudi来实现Spark对Hudi数据集的读写，Hudi中最重要的一个相关类为 DefaultSource，其实现了 CreatableRelationProvider...而过滤主要逻辑在 HoodieROTablePathFilter#accept方法中， HoodieROTablePathFilter会处理Hudi数据集和非Hudi数据集，对于Hudi数据集而言，会选取分区路径下最新的提交的...总结 当使用Spark查询Hudi数据集时，当数据的schema新增时，会获取单个分区的parquet文件来推导出schema，若变更schema后未更新该分区数据，那么新增的列是不会显示，否则会显示该新增的列
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用...Google查询了一下，发现实现方式还是比较简单的，用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。...基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数据转换成RDD，只要转成...new对象，全部使用TableInputFormat下面的相关的常量，并赋值，最后执行的时候TableInputFormat会自动帮我们组装scan对象这一点通过看TableInputFormat的源码就能明白...： 上面代码中的常量，都可以conf.set的时候进行赋值，最后任务运行的时候会自动转换成scan，有兴趣的朋友可以自己尝试。
本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。...本文的代码均在本地测试通过，实用的环境时MAC上安装的Spark本地环境。...3、读取HDFS上的文件 读取HDFS上的文件，使用textFile方法： val modelNames2 = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost...:9000/user/root/modelNames3/") 读取时是否加最后的part-00000都是可以的，当只想读取某个part，则必须加上。...4、将HDFS上的文件添加到Driver 有时候，我们并不想直接读取HDFS上的文件，而是想对应的文件添加到Driver上，然后使用java或者Scala的I／O方法进行读取，此时使用addFile和get
上代码： #利用pandas读取csv文件 def getNames(csvfile): data = pd.read_csv(csvfile,delimiter='|')...# 1--读取的文件编码问题有待考虑 names = data['EnName'] return names 读取EnName这一列
我们定义一些变量，因为针对的是cifar10数据集，所以变量的值都是固定的，为什么定义这些变量呢，因为变量的名字可以很直观的告诉我们这个数字的代表什么，试想如果代码里面全是些数字...，首先将数据集中的数据读取进来作为buf buf = bytestream.read(TRAIN_NUM * (IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE * NUM_CHANNELS...,np.shape[0]返回行数，对于一维数据返回的是元素个数,如果读取了5个文件的所有训练数据，那么现在的num_labels的值应该是50000 num_labels = labels_dense.shape...,如果读取了5个文件的所有训练数据，那么现在的num_labels的值应该是50000 num_labels = labels_dense.shape[0] #生成[0,1,2...].../') cc.next_train_batch(100) if __name__ == '__main__': main() 以上就是我对cifar10数据集读取的理解
csvkit 是一组用于处理 CSV 文件的工具集，旨在简化 CSV 文件的读取、写入、转换和分析工作。...功能强大：支持 CSV 文件的读取、写入、转换、过滤、合并等操作。兼容性强：兼容标准的 CSV 格式，并支持多种输入输出格式。高效处理：能够处理大文件和复杂的 CSV 操作。...基本功能读取和显示 CSV 文件可以使用 csvkit 读取和显示 CSV 文件的内容：csvlook example.csv筛选列可以使用 csvcut 从 CSV 文件中筛选特定的列：csvcut...> valid_data.csv数据合并和整合在数据整合中，通过 csvkit 合并多个 CSV 文件，生成一个综合的数据集。...通过支持简洁易用的命令行工具、强大的数据处理功能、广泛的兼容性和丰富的工具集，csvkit 提供了强大的功能和灵活的扩展能力。
，拉取结果集过大，而驱动节点内存不足，经常导致OOM，也就是我们常见的异常: 这种写法的代码一般如下： 上面的这种写法，基本原理就是一次性把所有分区的数据，全部读取到driver节点上，然后开始做处理...分而治之，每次只拉取一个分区的数据到驱动节点上，处理完之后，再处理下一个分数据的数据。 （问题二）如果单个分区的数据已经大到内存装不下怎么办？ 给数据集增加更多的分区，让大分区变成多个小分区。...，然后来并行处理这份大数据集。...，在spark里面生成的task数目就越多，task数目太多也会影响实际的拉取效率，在本案例中，从hdfs上读取的数据默认是144个分区，大约1G多点数据，没有修改分区个数的情况下处理时间大约10分钟，...文章开始前的代码优化后的如下： 最后在看下，spark任务的提交命令： 这里面主要关注参数： 单次拉取数据结果集的最大字节数，以及驱动节点的内存，如果在进行大结果集下拉时，需要特别注意下这两个参数的设置
数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html 读取数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练：https://www.cnblogs.com.../12507149.html epoch、batchsize、step之间的关系：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12405485.html pytorch读取数据集有两种方式...存储数据集的目录结构是： ?...图像地址都还没读取完毕就加入到DataLoader中了？线程不安全？还未找到解决方法。不过总体上创建数据集的过程就是这样的。
但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...实现自定义数据集 接下来，我们将看到上面提到的三个方法的实现。...对于更多的介绍请参考Numpy的文档，这里就不做详细的解释了。 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度 在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。...但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。...Dataset是我们进行数据集处理的实际部分，在这里我们编写训练时读取数据的过程，包括将样本加载到内存和进行必要的转换。...对于更多的介绍请参考Numpy的文档，这里就不做详细的解释了 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
对于eclipse下使用PyDev的情况，可以用File->Switch Workspace的方法来切换到一个英文路径工作空间目录 2、_csv.Error: iterator should return...codecs.open("noexistfile.txt", "rU", "utf-8") text = f.read() except Exception: sys.stderr.write('读取文件发生...\n') 复制代码 这个错误在打开的文件不存在时才会发生。原因是如果文件不存在则f是None，这时在except语句分支中执行f.close()会报一样的错。...这与Java里的文件读取异常处理不太一样，正确的做法如下： 复制代码 Errors and Exceptions # 详细文档参考：http://docs.python.org/2/tutorial/errors.html...) read 完这个file以后file就被释放了需要再次读取才能读其他的列？？？
最近需要进行对数据库的数据进行导入导出，之前使用的方式是，同时接到两台数据库上，进行读写操作；但是，如果不能直接连数据库，可以使用另一种方法;从源数据库导出数据到文件将数据导入到目标数据库；从数据库导出数据到文件...，最佳的方式应该是导出成csv文件；什么是csv文件：csv全称“Comma-Separated Values”，是一种逗号分隔值格式的文件，是一种用来存储数据的纯文本格式文件。...它们大多使用逗号字符来分隔（或定界）数据，但有时使用其他字符，如分号等;导出数据库数据 打开数据库可视化工具； 查询所需数据，选择导出数据； 选择导出文件格式为csv读取csv文件数据使用JAVA读取CSV...文件的三种方式:使用BufferedReader逐行读取使用CsvReader读取使用univocity解析csv文件使用BUfferReader读取文件因为csv本质上是一个文本文件，所以可以使用File...中的reader方法读取数据；读取代码如下： public static void readFileByLine(String filepath) throws Exception {
本文实例讲述了go语言读取csv文件并输出的方法。分享给大家供大家参考。...具体实现方法如下： package main import ( "encoding/csv" "fmt" "io" "os" ) func main() { file...nil { fmt.Println("Error:", err) return } defer file.Close() reader := csv.NewReader
python读取csv的不同形 1、以列表的形式读取csv数据 编写一个读取 csv 文件的程序： import csv csvfile = open('....自带的csv模块。...2、以字典的形式读取csv数据 import csv csvfile = open('..../data.csv', 'r') reader = csv.DictReader(csvfile) for row in reader: print(row) 以上就是python读取csv...的两种形式，希望对大家有所帮助。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 典型的数据集stocks.csv： 一个股票的数据集，其实就是常见的表格数据。有股票代码，价格，日期，时间，价格变动和成交量。...这个数据集其实就是一个表格数据，有自己的头部和身体。...第一招：简单的读取 我们先来看一种简单读取方法，先用csv.reader()函数读取文件的句柄f生成一个csv的句柄，其实就是一个迭代器，我们看一下这个reader的源码： 喂给reader一个可迭代对象或者是文件的...首先读取csv 文件，然后用csv.reader生成一个csv迭代器f_csv 然后利用迭代器的特性，next(f_csv)获取csv文件的头，也就是表格数据的头 接着利用for循环，一行一行打印row...看一下结果： 第四招：用DictReader 上面用的nametuple其实也是一个数据的映射，有没有什么方法可以直接把csv 的内容用映射的方法读取，直接出来一个字典，还真有的，来看一下代码：
我们在windows开发机上使用spark的local模式读取远程hadoop集群中的hdfs上的数据，这样的目的是方便快速调试，而不用每写一行代码或者一个方法，一个类文件都需要打包成jar上传到linux...一个样例代码如下： 如何在spark中遍历数据时获取文件路径： 如果遍历压缩文件时想要获取文件名，就使用newAPIHadoopFile，此外在本地调试下通过之后，提交到集群运行的时候，一定要把uri去掉...，本地加上是想让它远程读取方便调试使用，如果正式运行去掉uri在双namenode的时候可以自动兼容，不去反而成一个隐患了。...最后我们可以通过spark on yarn模式提交任务，一个例子如下： 这里选择用spark提交有另外一个优势，就是假如我开发的不是YARN应用，就是代码里没有使用SparkContext，而是一个普通的应用...，就是读取mysql一个表的数据，写入另外一个mysql，这里跟MR没有关系，但是我依然可以用spark-sumbit提交，这时候是不会提交到YARN上的，但是程序会按普通程序运行，程序依赖的jar包，
小勤：我用Power Pivot接入的数据表，明明数据源表里有这一列，但数据模型里却没有啊！如下图所示： 大海：你这个数据是从其他Excel工作簿里导进来的？ 小勤：对啊。...那不应该也是可以联动刷新的吗？ 大海：当然是可以的。但是，有一个情况你要了解一下：如果数据源表里增加了列，你要再设置一下，才能显示出来。 小勤：啊？怎么设置呢？...大海：其实很简单，选中你要更新的模型表，单击“设计”菜单中的“表属性”按钮，在弹出的对话框中，勾选上你新加的列，然后单击“保存”按钮即可，如下图所示： 小勤：原来这样啊。...我正奇怪那个表属性按钮是干嘛用的呢。咦，为什么这个模型表里的“表属性”按钮是不能用的？ 大海：你这个表是在数据模型所在的Excel文件里直接添加到数据模型的吧？ 小勤：对的。...大海：用这种方法添加到数据模型的表是会自动刷新的，也不能通过“表属性”来选择其中的列。 小勤：啊。
显然我们在学习深度学习时，不能只局限于通过使用官方提供的MNSIT、CIFAR-10、CIFAR-100这样的数据集，很多时候我们还是需要根据自己遇到的实际问题自己去搜集数据，然后制作数据集（收集数据集的方法有很多...这里只介绍数据集的读取。 1....自定义数据集的方法： 首先创建一个Dataset类 [在这里插入图片描述] 在代码中： def init() 一些初始化的过程写在这个函数下 def...# 加载文件 self.images,self.labels=self.load_csv('images.csv') # 裁剪数据 if...mode=='train': self.images=self.images[:int(0.6*len(self.images))] # 将数据集的60%设置为训练数据集合
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. 我们经常可以看到Pytorch加载数据集会用到官方整理好的数据集。...很多时候我们需要加载自己的数据集，这时候我们需要使用Dataset和DataLoader Dataset：是被封装进DataLoader里，实现该方法封装自己的数据和标签。...DataLoader：被封装入DataLoaderIter里，实现该方法达到数据的划分。...）： from torch.utils.data import DataLoader # 读取数据 datas = DataLoader(torch_data, batch_size=6, shuffle...对应的数据，包含data和对应的labels print("第 {} 个Batch \n{}".format(i, data)) 输出结果如下图： 结果说明：由于数据的是10个，batchsize
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