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1.使用工具Navicat Preminu 12導(dǎo)入百萬數(shù)據(jù)級別的數(shù)據(jù)到MySQL數(shù)據(jù)庫 1.1 通過excel導(dǎo)入 首先進(jìn)入Navicat Preminu 12后選擇要導(dǎo)入的表，右鍵會有導(dǎo)入向?qū)н@一項，選擇導(dǎo)入向?qū)В龠x擇需要導(dǎo)入的類型，然后加載要導(dǎo)入的文件，配置對應(yīng)字段名稱、
適用于 `.xlsb` 格式文件。 ### 優(yōu)化方案 3：使用 `dask` 分塊處理大數(shù)據(jù) `dask` 是一個支持并行計算的 Python 庫，它可以用來處理大型數(shù)據(jù)集。如果我們遇到的數(shù)據(jù)文件過大，`dask` 提供了類似 `pandas` 的 API，但它會將大文件分塊處理，避免一次性占用大量內(nèi)存。
解決問題，修改一下代碼，如： pd.to_csv("fileName.csv") 1 總結(jié)：對于數(shù)據(jù)量很大的Excel導(dǎo)出，可以嘗試進(jìn)行數(shù)據(jù)SQL的改寫，過濾不必要的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，或者使用程序分成多個Excel也是可以的，上面的方法都不想采用，可以臨時用csv文件導(dǎo)出，csv文件可以可以支持大文件
開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型 創(chuàng)建和訓(xùn)練模型 使用如下命令創(chuàng)建并訓(xùn)練模型： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28
數(shù)據(jù)量足夠，為什么盤古大模型微調(diào)效果仍然不好 這種情況可能是由于以下原因?qū)е碌?，建議您排查： 數(shù)據(jù)質(zhì)量：請檢查訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，若訓(xùn)練樣本和目標(biāo)任務(wù)不一致或者分布差異較大、樣本中存在異常數(shù)據(jù)、樣本的多樣性較差，都將影響模型訓(xùn)練的效果，建議提升您的數(shù)據(jù)質(zhì)量。 父主題： 大模型微調(diào)訓(xùn)練類
理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及常見深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)和基本原理。
引言：大數(shù)據(jù)導(dǎo)入的痛點 在數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建、歷史數(shù)據(jù)遷移或系統(tǒng)初始化階段，開發(fā)者常面臨百萬級甚至億級數(shù)據(jù)的批量導(dǎo)入需求。此時，數(shù)據(jù)庫索引成為一把雙刃劍：雖然加速查詢，卻可能讓導(dǎo)入操作陷入性能泥潭。本文結(jié)合實戰(zhàn)經(jīng)驗，揭示通過索引禁用與重建提升數(shù)倍導(dǎo)入效率的核心技巧。 一、索引的隱藏代價：為什么導(dǎo)入變慢？
Processing, 近數(shù)據(jù)處理）的兼容性極其潛在的性能改進(jìn)。 本文作者 呂漫漪 華為斯德哥爾摩研究所數(shù)據(jù)庫Lab首席科學(xué)家，云數(shù)據(jù)庫歐洲研發(fā)團隊負(fù)責(zé)人。2020年加入華為，致力于打造世界級的企業(yè)級云數(shù)據(jù)庫。呂漫漪在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域有20多年從業(yè)經(jīng)
10億級數(shù)據(jù)量場景的解決方案有哪些？ 問： 10億級數(shù)據(jù)量場景的解決方案有哪些？ 答： 有數(shù)據(jù)更新、聯(lián)機事務(wù)處理OLTP、復(fù)雜分析的場景，建議使用云數(shù)據(jù)庫TaurusDB。 MRS的Impala + Kudu也能滿足該場景，Impala + Kudu可以在join操作時，把當(dāng)前所有的join表都加載到內(nèi)存中來實現(xiàn)。
???????????????????統(tǒng)一管理 數(shù)據(jù)治理 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio 華為自身數(shù)據(jù)治理方法論的沉淀 數(shù)據(jù)可視化工具 數(shù)據(jù)可視化 DLV 豐富多樣的可視化組件 為什么選擇華為FusionInsight 企業(yè)擁有數(shù)據(jù)自主權(quán) 華為云恪守數(shù)據(jù)中立，不以用戶數(shù)據(jù)變現(xiàn)。并且打造100%
從DLI導(dǎo)入數(shù)據(jù)到OBS，數(shù)據(jù)量不一致怎么辦？ 問題現(xiàn)象 使用DLI插入數(shù)據(jù)到OBS臨時表文件，數(shù)據(jù)量有差異。 根因分析 出現(xiàn)該問題可能原因如下： 作業(yè)執(zhí)行過程中，讀取數(shù)據(jù)量錯誤。 驗證數(shù)據(jù)量的方式不正確。 通常在執(zhí)行插入數(shù)據(jù)操作后，如需確認(rèn)插入數(shù)據(jù)量是否正確，建議通過查詢語句進(jìn)行查詢。
目前深度學(xué)習(xí)在CV領(lǐng)域是否已經(jīng)達(dá)到天花板 ？ 還有什么方向可以繼續(xù)深耕的？ 只是想純了解一下發(fā)展趨勢
告警ID 告警級別 是否自動清除 45617 重要 是 告警參數(shù) 參數(shù)名稱 參數(shù)含義 來源 產(chǎn)生告警的集群名稱。 服務(wù)名 產(chǎn)生告警的服務(wù)名稱。 作業(yè)名 產(chǎn)生告警的作業(yè)名稱。 數(shù)據(jù)庫名 產(chǎn)生告警的數(shù)據(jù)庫名稱。 Slot名 產(chǎn)生告警的數(shù)據(jù)庫復(fù)制槽名稱。 積壓量 Slot數(shù)據(jù)積壓情況。 對系統(tǒng)的影響
如何處理API對應(yīng)的數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)量較大時，獲取數(shù)據(jù)總條數(shù)比較耗時的問題？ 問題場景 創(chuàng)建API時，已打開“返回總條數(shù)”開關(guān)。當(dāng)API對應(yīng)的數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)量較大時，獲取數(shù)據(jù)總條數(shù)比較耗時。 圖1 返回總條數(shù) 解決方案 在分頁查詢時，您可以通過參數(shù)（參數(shù)名use_total_num）控制是否計算并返回數(shù)據(jù)總條數(shù)。
了解深度學(xué)習(xí)遇到的一些問題 知道批梯度下降與MiniBatch梯度下降的區(qū)別 知道指數(shù)加權(quán)平均的意義 知道動量梯度、RMSProp、Adam算法的公式意義 知道學(xué)習(xí)率衰減方式 知道參數(shù)初始化策略的意義 應(yīng)用 無 深度學(xué)習(xí)難以在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)揮最大效果的一個原因是，在巨大的數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)
查詢資產(chǎn)目錄數(shù)據(jù)量變化 功能介紹 該接口用于查詢資產(chǎn)目錄中的數(shù)據(jù)量變化情況。支持通過分組標(biāo)簽ID和類型ID進(jìn)行過濾，返回數(shù)據(jù)量隨時間的變化趨勢。 調(diào)用方法 請參見如何調(diào)用API。 URI GET /v1/{project_id}/metadata/catalog/quantity-variation
630版本新增了檢查數(shù)據(jù)傾斜的視圖及函數(shù)。1、在庫中表個數(shù)少于1W的場景，直接使用傾斜視圖查詢當(dāng)前庫內(nèi)所有表的數(shù)據(jù)傾斜情況。SELECT * FROM pgxc_get_table_skewness ORDER BY totalsize DESC;2、在庫中表個數(shù)非常多（至少大于
認(rèn)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)文件格式為:JSON，同時也支持csv和tsv格式 本文的原始數(shù)據(jù)是txt格式，故已經(jīng)提前利用Python將數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為JOSN格式。 --jsonArray參數(shù)在后面需要用到。 2. mongoimport命令導(dǎo)入JSON文件數(shù)據(jù)失敗 將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫db_b
如果新舊服務(wù)器性能足夠，可以設(shè)置雙向復(fù)制，讓新服務(wù)器實時接收舊服務(wù)器的數(shù)據(jù)。 使用MySQL的半同步復(fù)制或異步復(fù)制，以減少遷移過程中的延遲。 數(shù)據(jù)壓縮： 在遷移前對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，可以減少數(shù)據(jù)的大小，提高遷移效率。 優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)帶寬： 如果遷移在不同的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行，確保有足夠的網(wǎng)絡(luò)帶寬和低延遲的網(wǎng)絡(luò)連接。
關(guān)于并行導(dǎo)入GDS是GaussDB(DWS)內(nèi)部自研的數(shù)據(jù)導(dǎo)入工具，大數(shù)據(jù)量導(dǎo)入時，DWS支持使用GDS工具通過外表并行導(dǎo)入數(shù)據(jù)到集群。并行導(dǎo)入功能通過外表設(shè)置的導(dǎo)入策略、導(dǎo)入數(shù)據(jù)格式等信息來識別數(shù)據(jù)源文件，利用多DN并行的方式，將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源文件導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫中，從而提高整體導(dǎo)入性能。數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)存儲在多個服務(wù)器上
