回答:是的。一方面,大數(shù)據(jù)計算通常不能在內(nèi)存中完成,需要多次讀寫硬盤數(shù)據(jù)。另一方面,數(shù)據(jù)分布在不同的機器上,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸。因此,大數(shù)據(jù)運算更多的時間是在讀寫磁盤和網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)。因為數(shù)據(jù)I/O的效率通常低于CPU運算效率。因此,對讀寫同一張表的多個SQL進(jìn)行合并,可以減少本地磁盤讀寫次數(shù),以及網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù),從而提高程序運行效率。
回答:在使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,通常會使用到 Pandas模塊。在該問題中的將兩個Excel表格合并按照某列進(jìn)行合并的需求同樣可以使用 Python Pandas 模塊實現(xiàn)。為了方便理解,我們采用以下 iris_a,iris_b 兩表數(shù)據(jù)作為演示數(shù)據(jù),其中橘色標(biāo)注為重復(fù)數(shù)據(jù),如下:比如我們希望將 iris_a,iris_b 表中 classes列值相同的行合并到一起。其實這個操作等同于SQL的內(nèi)...
...驅(qū)動大表,即小的數(shù)據(jù)集驅(qū)動大的數(shù)據(jù)集。如:以 A,B 兩表為例,兩表通過 id 字段進(jìn)行關(guān)聯(lián)。 當(dāng) B 表的數(shù)據(jù)集小于 A 表時,用 in 優(yōu)化 exist;使用 in ,兩表執(zhí)行順序是先查 B 表,再查 A 表select * from A where id in (select id from B)當(dāng) A...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
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