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V2EX  ›  letking  ›  全部回复第 9 页 / 共 9 页
回复总数  170
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总结:您配吗?
2019 年 9 月 2 日
回复了 allenloong 创建的主题 Python 新人提问:快速 merge 大量 csv 文件
@corefx 好好看看楼主的问题?
2019 年 9 月 2 日
回复了 allenloong 创建的主题 Python 新人提问:快速 merge 大量 csv 文件
@allenloong mysql 应该就可以。
spark 之所以这么搞不行是因为 spark 是把所有数据都加载的内存里处理的,而数据库是把数据存磁盘的。
如果你有 hadoop 集群的话可以用 spark 这么做。
2019 年 9 月 2 日
回复了 allenloong 创建的主题 Python 新人提问:快速 merge 大量 csv 文件
@allenloong 依次导入每个文件为一张表,然后 join 导入的表,保存成中间表。跟你现在的流程一样。
2019 年 9 月 2 日
回复了 allenloong 创建的主题 Python 新人提问:快速 merge 大量 csv 文件
@allenloong spark 惰性运行的,合并操作可能没有立即执行而是在写结果的时候才执行。
你这问题可能是合并时内存就不够。
2019 年 9 月 2 日
回复了 allenloong 创建的主题 Python 新人提问:快速 merge 大量 csv 文件
用 saveAsTextFile 保存到 hdfs 文件夹(yarn 集群)或者本地文件夹(local 模式),然后直接 cat 把文件夹下所有文件写入一个文件就行了(要去除表头行)。
或者用 toLocalIterator 方法,把数据都收集到 driver 上然后写入到一个文件里。
2019 年 8 月 21 日
回复了 dwadewyp 创建的主题 Python celery worker 并发和多 worker 怎么理解?
比如 gunicorn 的-w 10 -k sync 和 celery 的-c 10 -P prefork 是等价的,都是创建 10 个进程去做并发,并发度最高就是 10。

再例如 celery 的-c 10 -P gevent 表示创建 10 个 gevent 协程去做并发,最高并发度也是 10。而 gunicorn 的-w 10 -k gevent,表示的是创建 10 个进程,且每个进程都是 gevent 异步的,这个并发度就很高了。
2019 年 8 月 21 日
回复了 dwadewyp 创建的主题 Python celery worker 并发和多 worker 怎么理解?
@dwadewyp
celery 里面的-c 参数指定的是并发度,而-P 参数指定并发的实现方式,有 prefork (default)、eventlet、gevent 等,prefork 就是多进程的方式去实现并发。
你理解的多 worker 对应到多个进程,每个 worker (进程)自己内部还能并发是 gunicorn 的方式。gunicorn 的-w 参数指定有几个 worker (即几个进程),-k 参数指定每个 worker 的并发方式,可以是多线程或者多协程,也可以指定为 sync,表示 worker 是同步的,即不能并发。
2019 年 8 月 21 日
回复了 dwadewyp 创建的主题 Python celery worker 并发和多 worker 怎么理解?
celery 没有单 worker 的并发吧,它的并发就是靠多 worker 实现的。
gunicorn 是多 worker,且单 worker 可以并发的。
家人会是比较大的阻力吧,老一辈的人都希望“稳定”
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