官方提供的.flow_from_directory(directory)函数可以读取并训练大规模训练数据,基本可以满足大部分需求。但是在有些场合下,需要自己读取大规模数据以及对应标签,下面提供一种方法。 步骤0:导入相关 步骤1:准备数据 ...
. 背景 多维分析是大数据分析的一个典型场景,这种分析一般带有过滤条件。对于此类查询,尤其是在高基字段的过滤查询,理论上只我们对原始数据做合理的布局,结合相关过滤条件,查询引擎可以过滤掉大量不相关数据,只需读取很少部分需要的数据。例如我们在入库之前对相关字段做排序,这样生成的每个文件相关字段的min max值是不存在交叉的,查询引擎下推过滤条件给数据源结合每个文件的min max统计信息,即可过 ...
2021-06-20 20:09 0 542 推荐指数:
官方提供的.flow_from_directory(directory)函数可以读取并训练大规模训练数据,基本可以满足大部分需求。但是在有些场合下,需要自己读取大规模数据以及对应标签,下面提供一种方法。 步骤0:导入相关 步骤1:准备数据 ...
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存储引擎/系统,由Cloudera开源后捐献给Apache基金会很快成为顶级项目。用于对大规模数据快速读 ...
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对于超大规模的csv文件,我们无法一下将其读入内存当中,只能分块一部分一部分的进行读取; 首先进行如下操作: import pandas as pd reader = pd.read_csv('data/servicelogs', iterator=True)分块,每一块是一个chunk ...