《大数据开发》专题

问题内容： 我有一个庞大的3D点数据集（约190万行）可供选择。我最常使用的语句类似于： 我有关于x，y和z以及otherParameter的索引。我也尝试将多部分索引添加到x，y，z，但这没有帮助。 关于如何使此查询更快的任何建议？ 问题答案： 索引对于这种查询没有多大帮助。 您需要什么作为索引以及对其进行最小限度的平行六面体查询。 不幸的是，仅不支持对点的索引。但是，您可以在创建索引时，比方说

我现在使用android javamail实现同步IMAP消息。我的记忆力和表现都很好。因此，我希望在使用java mail api时对此有更清晰的概念。 从商店获取收件箱文件夹时，我将其转换为IMAP文件夹。我不需要使用pop3（完全忽略pop3）。 > 我想知道消息消息[]=inbox.get消息（）；这只是创建站内信计数数组吗？ 我看到POP3有一些解释。POP3需要下载所有消息。所以为了有

问题内容： 给定不适合内存的大型数据集，是否有任何库或api在Java中执行排序？该实现可能类似于linux实用程序排序。 问题答案： Java提供了一个通用的排序例程，该例程可用作您的问题的大型解决方案的一部分。排序太大而无法容纳在内存中的数据的常用方法是： 1）读取尽可能多的数据，使其适合主存储器，比如说1 Gb 2）快速排序1 Gb（在这里使用Collections框架中的Java内置排序）

本文向大家介绍python分块读取大数据,避免内存不足的方法，包括了python分块读取大数据,避免内存不足的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 如下所示： 以上这篇python分块读取大数据,避免内存不足的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持呐喊教程。

问题内容： 我是Java的初学者，也是我的一项工作。我必须做数据库操作。我有用于将数据插入数据库的Java代码，它工作正常。 我的问题是每次代码运行时，我的代码都必须创建一个数据库连接和准备好的语句对象，据我所知，这是一项昂贵的操作。 有什么方法可以保持与数据库的单个连接，并使用该连接来执行数据库工作？ 问题答案： 您可以像这样使用设计模式Singleton Connection： 1-创建一个类

本文向大家介绍vue大数据表格卡顿问题的完美解决方案，包括了vue大数据表格卡顿问题的完美解决方案的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前言 vue渲染小数据挺快,大数据vue开始出现卡顿现象，本文讲给大家详细介绍关于vue大数据表格卡顿问题的解决方法 点我在线体验Demo(请用电脑查看) 亲测苹果电脑，chrome浏览器无卡顿现象，其它浏览器并未测试，如遇到卡顿请备注系统和浏览器，方便我后续

本文向大家介绍从数据结构中的最大HBLT中删除任意元素，包括了从数据结构中的最大HBLT中删除任意元素的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 从“最大”或“最小” HBLT中删除任意节点不是标准操作。优先队列或HBLT。如果要从HBLT中删除一个节点，例如K，则必须遵循以下规则。 从树上分离以K为根的子树，并将其替换为节点K子树的融合体。 从K到根的路径更新s的值，并根据需要交换此路径上的子树以

你能回答一下吗？我该怎么解决这个？

我正在使用select 2插件进行多项选择。当我在select 2框中单击时，速度非常慢。显示选项列表或使输入框可用于键入需要时间。可能是因为数据量大。 这是代码 这里$l变量有10000多个结果。如何解决此问题。

我有一个很大的数据框，我正在HDFS中写入拼花文件。从日志中获取以下异常： 谷歌对此进行了搜索，但找不到任何具体的解决方案。将推测设置为false:conf.Set（“spark.投机”，“false”） 但仍然没有帮助。它只完成了几个任务，生成了几个零件文件，然后突然因此错误而停止。 详细信息：Spark版本：2.3.1（这在1.6x中没有发生） 只有一个会话正在运行，这排除了不同会话访问同一位

我需要对块变长数据应用一些排序算法。以下是限制条件： > 数据长度不是固定的。 块大小是固定的。 一个块包含单个/多个数据。 考虑我需要外部排序。RAM无法保存整个数据集。数据集大小为20 GB。在这里我可以使用高达2GB的RAM。 示例：为了简单起见，每个元素都是块中的空格分隔字。 考虑块大小为26（包括空间），第一块包含5个元素，而第二块仅包含3个元素。 由于块的大小是固定的，排序后的数据可能

我正在运行一个Redis实例，其最大内存和使用量约为25GB。它在Kubernetes中作为状态集运行。因为redis吊舱可以被调度到任何盒子，并且可以在任何时候通过RDB进行AOF备份时重新启动。 但是，昨天redis吊舱重新启动，加载数据花了大约5分钟，这让我想到，如果数据很大，RDB备份是否更适合？ 我知道，AOF文件大小可以超过，并自动重写以优化。 但是即使在100%优化的状态下，如果数据

我是Gatling和Scala的新手，我正在尝试创建一个测试，它有一个自定义的“feeder”，允许每个负载测试线程使用（并重用）大约250个json数据文件中的一个作为post负载。 每个post有效载荷文件有1000条以下表格记录： （每个文件约250kB） 理想情况下，我想在测试开始时像这样阅读它们： 然后通过以下方式获取文件内容： 我现在正忙于让这段代码在scala中工作，但我想知道几件事

我正在处理一个非常宽的数据集（1005行*590，718列，1.2g)。将如此大的数据集加载到pandas dataframe中会导致完全由于内存不足而导致代码失败。 我知道Spark可能是处理大型数据集的Pandas的一个很好的替代方案，但是Pandas中是否有任何适合的解决方案来减少加载大型数据时的内存占用？

我的问题与此非常相似：如何通过在neo4j中导入的csv文件创建唯一的节点和关系？我有一个大约250万行的textfile，其中有两列，每一列都是节点ID： 每一行表示一个关系（即250万个关系）:first_column nodeid->follows->second_column nodeid。这个文件中大约有80,000个唯一节点。 null 我的主要问题是我想知道如何使这个过程更快。这是在