解决问题：采用并行运算提升数据处理速度 首先介绍一下并行计算是同时有很多程序一起运行，线程是进程的基本单位，一个进程中包括很多个线程，线程共享同一个进程的资源和空间，而进程之间是独立的，互不干扰，不能共享资源和空间 快速掌握Python写并行程序：https://blog.csdn.net/NNNJ ...
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2021-04-13 12:52:47
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根据代码示例来学习，创建一个函数来模拟时间消耗的方法，此处为GetSomeThing函数。要使用异步编程，需要使用一个async修饰的方法来包装调用GetSomeThing函数，此函数的返回值为Task类型，该类型表示进行并行运算的任务引用。此处示例为ConsumeManyTime函数。现在就可以直接使用异步方式了，参考TestOne()函数中的代码。
https://baike.baidu.com/item/MapReduce/133425?fr=aladdin MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编 ...
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2020-04-09 00:41:17
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本文只是在学习过程中框架的简记和遇到问题的整理，必然不全面和存在错漏 向量化是python的一种魔法加速操作，可以在一定程度上加速python运算，主要依托numpy库和数组的运算。目前看到的原理解释有两种，一种是numpy库的底层是cpp的，所以比较快，一种是向量化会使python并行运算的程度加 ...
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2020-03-30 11:23:35
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序言 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想。 MapReduce产生背景 如果让你统计日志里面的出现的某个URL的总次数，让你自己去写个单机版的程序，写个逻辑：无非就是读这个文件一行,然后把那个 ...
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2020-02-23 11:52:43
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map函数时python的高级内置函数 语法为：map(function, iterable, ...) 参数：function -- 函数iterable -- 一个或多个序列 将function作用于iterable序列中的每一个元素，并将调用的结果返回 主要是为了并行运算，非常高效 1. 一个 ...
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2019-12-20 22:31:13
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本文对应脚本已上传至我的 仓库 "https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes" 一、简介 进程是计算机系统中资源分配的最小单位，也是操作系统可以控制的最小单位，在数据科学中很多涉及大量计算、CPU密集型的任务都可以通过多进程并行运算的方式大幅 ...
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2019-11-08 20:41:30
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MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。 主要由Split、Map、Partition、Sort、Combine（需要自己写）、Merge、Reduce组成，一般来说Split、Partition、Sort、Merge不需要工程师编程但是可以改写，主要是写出Map ...
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2019-11-05 21:40:23
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本节主要介绍Python函数编程中的列表生成式以及生成器的应用。 ...
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2019-09-16 21:23:08
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Hadoop三大组件： 分布式文件系统：HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上（分布式存储） 分布式运算编程框架：MapReduce——实现多台机器的分布式并行运算。（分布式运算） 分布式资源调度平台：YARN —— 帮用户调度大量的mapreduce程序，并合理分配运算资源 Hive ...
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2019-08-14 14:26:48
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