1.LuaJIT源码分析(二)数据类型
2.PostgreSQL · 源码分析 · 回放分析(一)
3.Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件(案例源码)
4.Python数据分析系列将循环生成的数据数据实DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表(案例+源码)
5.源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具
6.Python数据分析实战-对DataFrame(Excel)某列的数值进行替换操作(附源码和实现效果)
LuaJIT源码分析(二)数据类型
LuaJIT,作为Lua的分析分析高性能版本,其源码分析中关于数据类型处理的源码源码细节颇值得研究。它在数据结构的数据数据实定义上与Lua 5.1稍有不同,通过通用的分析分析数据结构TValue来表示各种Lua数据类型,但其复杂性体现在了内含的源码源码手机html源码获取若干宏上,增加了理解的数据数据实难度。这些宏如LJ_ALIGN、分析分析LJ_GC、源码源码LJ_ENDIAN_LOHI、数据数据实LJ_FR2等,分析分析分别用于内存对齐、源码源码GC模式的数据数据实选择、大小端判断以及浮点数编码格式的分析分析选择。
LJ_ALIGN宏用于确保struct内存对齐,源码源码以提高内存访问效率。LJ_GC宏在当前平台为位且无强制禁用的情况下生效,表明LuaJIT支持位GC(垃圾回收)模式。LJ_ENDIAN_LOHI宏则根据平台的字节顺序来确定结构的布局,而x平台采用小端序。
对于TValue结构的定义,通过处理宏后可以简化为一个位的结构体,包含一个union,用于统一表示Lua的各种数据类型。这种设计利用了NaN Boxing技术,即通过在浮点数编码中预留空间来实现不同类型数据的紧凑存储。每个类型通过4位的itype指针来标识,使得数据的解析与存储变得高效。
对于number数据类型,其值被存储在一个double中,而其他类型如nil、true、false等则利用剩余的空间来标识其类型。这种设计允许LuaJIT在内存中以一种紧凑且高效的方式存储各种数据类型,同时通过简单的位操作就能识别出具体的数据类型。
对于GC对象(如string、table等),LuaJIT通过特定的itype值来区分它们与普通数据类型,以及与值类型(如nil和bool)和轻量级用户数据的小猪智慧社区源码差异。通过宏判断,LuaJIT能够快速识别出TValue是否为GC对象,以及具体是哪种类型的GC对象。
在开启LJ_GC模式下,GC对象的地址被存储在TValue的特定字段gcr中,提供位的地址支持。虽然前位用于标识数据类型,但实际使用时仅利用了低位的地址空间,对于大多数实际应用而言,这部分内存已经绰绰有余。
在GCobj数据结构中,通过union的特性实现不同类型对象的共通性与特定性。GChead提供了通用的接口来获取对象的通用信息,而nextgc、marked等字段用于实现垃圾回收机制。通过gct字段,LuaJIT能够将一个GCObj转换为实际的类型对象,进一步增强了内存管理的灵活性。
对于整数类型,默认情况下LuaJIT使用double进行存储以确保精度,但在实际应用中,频繁使用的整数通过宏LJ_DUALNUM启用,以int类型存储,提高了数据处理的效率。此时,TValue的i字段用于保存int值,同时通过位移操作确保了数据的正确存储与解析。
PostgreSQL · 源码分析 · 回放分析(一)
在数据库运行中,可能遇到非预期问题,如断电、崩溃。这些情况可能导致数据异常或丢失,影响业务。为了在数据库重启时恢复到崩溃前状态,确保数据一致性和完整性,我们引入了WAL(Write-Ahead Logging)机制。WAL记录数据库事务执行过程,当数据库崩溃时,主力监控指标 源码利用这些记录恢复至崩溃前状态。
WAL通过REDO和UNDO日志实现崩溃恢复。REDO允许对数据进行修改,UNDO则撤销修改。REDO/UNDO日志结合了这两种功能。除了WAL,还有Shadow Pagging、WBL等技术,但WAL是主要方法。
数据库内部,日志管理器记录事务操作,缓冲区管理器负责数据存储。当崩溃发生,恢复管理器读取事务状态,回放已提交数据,回滚中断事务,恢复数据库一致性。ARIES算法是日志记录和恢复处理的重要方法。
长时间运行后崩溃,可能需要数小时甚至数天进行恢复。检查点技术在此帮助,将脏数据刷入磁盘,记录检查点位置,确保恢复从相对较新状态开始,同时清理旧日志文件。WAL不仅用于崩溃恢复,还支持复制、主备同步、时间点还原等功能。
在记录日志时,WAL只在缓冲区中记录,直到事务提交时等待磁盘写入。LSN(日志序列号)用于管理,只在共享缓冲区中检查。XLog是事务日志,WAL是持久化日志。
崩溃恢复中,checkpointer持续做检查点,react native 直播源码加快数据页面更新,提高重启恢复速度。在回放时,数据页面不断向前更新,直至达到特定LSN。
了解WAL格式和包含信息有助于理解日志内容。PG社区正在实现Zheap特性,改进日志格式。WAL文件存储在pg_wal目录下,大小为1GB,与时间线和LSN紧密关联。事务日志与WAL段文件相关联,根据特定LSN可识别文件名和位置。
使用pg_waldump工具可以查看日志内容,理解一次操作记录。日志类型包括Standby、Heap、Transaction等,对应不同资源管理器。PostgreSQL 包含种资源管理器类型,涉及堆元组、索引、序列号操作。
标准记录流程包括:读取数据页面到frame、记录WAL、进行事务提交。插入数据流程生成WAL,复杂修改如索引分裂需要记录多个WAL。
崩溃恢复流程从控制文件中获取检查点位置,严格串行回放至崩溃前状态。redo回放流程与记录代码高度一致。在部分写问题上,FullPageWrite(FPW)策略记录完整数据页面,防止损坏。WAL错误导致部分丢失不影响恢复,数据库会告知失败。磁盘静默错误和内存错误需通过冗余校验解决。
本文总结了数据库崩溃恢复原理,jstorm task 源码解析以及PostgreSQL日志记录和崩溃恢复实现。深入理解原理可提高数据库管理效率。下文将详细描述热备恢复和按时间点还原(PITR)方法。
Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件(案例源码)
本文演示如何使用Python的pandas库将多个DataFrame写入同一个Excel文件中,每个DataFrame作为独立的sheet。通过以下步骤实现:
首先,创建两个DataFrame df1 和 df2。然后指定Excel文件路径为"dataframes.xlsx"。使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象,通过to_excel()方法将df1和df2写入Excel文件的不同sheet中,分别命名为Sheet1和Sheet2。最后,运行代码后,会在指定路径下生成包含两个sheet的"dataframes.xlsx"文件。
运行示例代码,你将看到在指定路径下生成的"dataframes.xlsx"文件,该文件包含df1和df2的数据。
本文由一位在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文的作者撰写,目前在某研究院从事数据算法研究工作。作者致力于只做原创,以简单易懂的方式分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习和人工智能等基础知识与案例。关注公众号"数据杂坛",获取更多内容。
原文链接:Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件(案例源码)
Python数据分析系列将循环生成的DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表(案例+源码)
本文将探讨如何在Python数据分析中,通过循环生成DataFrame,并将其存储在同一个Excel文件的不同工作表中。以下是具体实现的步骤和一个实例。案例与代码实现
首先,假设你有一个数据处理循环,每次循环都会生成一个新的DataFrame。要将这些DataFrame写入名为"output.xlsx"的Excel文件的不同工作表,可以按照以下代码进行操作:python
import pandas as pd
# 假设你的DataFrame生成函数是generate_df
for i in range(1, 6): # 假设你有5次循环
df = generate_df(i) # 每次生成一个新DF
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name=f'Sheet{ i}', index=False) # 将DF写入指定工作表
这段代码会将每次生成的DataFrame分别写入output.xlsx的Sheet1到Sheet5工作表中。作者简介
作为一名数据算法研究者,我曾在读研期间发表过6篇SCI论文,目前致力于数据分析相关工作。我分享的内容以简单易懂的方式涵盖了Python、数据分析、机器学习等领域的基础知识和案例。如果你需要数据和源码,欢迎关注并与我联系,获取更多实用教程和分享。源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具
DataEase 是一款开源的数据可视化分析工具,它助力用户高效分析数据,洞察业务趋势,进而优化业务。这款工具支持众多数据源连接,用户可以轻松拖拽制作图表,并实现便捷的资源共享。本文将介绍如何通过源码编译的方式,安装 DataEase 1..0 版本。
首先,连接安装好的 MySQL 数据库,为 DataEase 创建数据库和用户。请注意,MySQL 8 默认不允许客户端获取公钥,因此在内网环境下,您可以通过配置 allowPublicKeyRetrieval=true 来绕过此限制。
您可以使用以下命令验证数据库和用户创建成功:
接下来,克隆 DataEase 源码。DS 的源码地址为 github.com/dataease/dat...,您可以将源码 Fork 到自己的 Git repositories 中,以维护个人项目。
Fork 成功后,使用 git clone 命令克隆 DataEase 项目到您的本地,并切换到 main 分支。
使用 Intelli IDEA 打开克隆好的 DataEase 项目。DataEase 采用前后端分离的开发模式,后端服务和前端页面可独立部署。以下为三个重要的目录介绍:
修改 pom.xml 文件。在 backend/pom.xml 文件中,将 mysql-connector-java 的 runtime 删除。因为我们使用 MySQL 8 作为 DataEase 元数据库,需要使用 mysql-connector-java 这个 jar 包连接 MySQL。
编译运行。切换到 backend 目录下,使用 IDEA 执行 Maven 命令进行编译。成功后,会在 backend/target/ 目录下生成后端服务 jar 文件:backend-1..0.jar。执行相应命令运行后端服务,并使用 jps 命令验证服务启动成功。
编译前端。切换到 frontend 目录下,执行编译命令。编译移动端。切换到 mobile 目录下,执行编译命令。编译完成后,各自 target 目录下会生成编译好的 dist 目录。
使用安装好的 Nginx 进行部署。修改 Nginx 配置文件 nginx.conf,并启动 Nginx。
通过浏览器登录 DataEase,默认用户名/密码为:demo/dataease。
参考文档:dataease.io/docs/dev_ma... toutiao.com/article/...
Python数据分析实战-对DataFrame(Excel)某列的数值进行替换操作(附源码和实现效果)
实现功能:
本文将展示如何在Python中使用pandas库对DataFrame(Excel)中的某列数值进行替换操作,并提供相关源码和实现效果,旨在帮助您掌握数据处理技巧。
代码分为以下两种情况:
1、将A列的数值进行直接替换,例如将A列中的1替换为,3替换为,4替换为
代码示例:
python
import pandas as pd
# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 直接替换A列数值
df['A'] = df['A'].replace({ 1:, 3:, 4:})
# 保存替换后数据
df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)
2、将A列的数值进行替换为新的数值(新建新的一列),例如新建E列,将A列中替换为1
代码示例:
python
import pandas as pd
# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 创建新列并替换A列数值
df['E'] = df['A'].replace({ :1})
# 保存替换后数据
df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)
实现效果:
上述代码执行后,将对原始数据文件进行处理,将指定列的特定数值替换为新的数值,并生成更新后的数据文件。通过替换操作,您可以快速调整数据,满足数据分析和处理需求。
Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析
大数据开发中,数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常,我们通过读取Hive数据来进行计算,并将结果保存到数据库中,然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而,使用FlinkSQL可以简化这一过程,通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。
在Flink中,读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的过程,包括刷写数据库的机制和原理。
以下是本文将讲解的几个部分,以解答在使用过程中可能产生的疑问:
1. 表的定义
2. 定义的表如何找到具体的实现类(如何自定义第三方sink)
3. 写入数据的机制原理
(本篇基于1..0源码整理而成)
1. 表的定义
Flink官网提供了SQL中定义表的示例,以下以oracle为例:
定义好这样的表后,就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来,我们将探讨其中的技术细节。
2. 如何找到实现类
实际上,这一过程涉及到之前分享过的SPI(服务提供者接口),即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时,会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation,例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息,从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable,则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。
寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类,加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下,定义接口以及实现类。
加载到内存后,首先判断是否是TableFactory的实现类,然后检查必要的参数是否满足(如果不满足会抛出异常,很多人在第一次使用Flink SQL注册表时,都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常,其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的)。
找到对应的实现类后,调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。
3. 工厂模式+创建者模式,创建TableSink
JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂,它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中,它不能在batch模式下使用,但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式,其中createStreamTableSink负责创建真正的Table,基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。
创建出TableSink之后,就可以使用Flink API,基于DataStream创建一个Sink,并配置对应的并行度。
4. 消费数据写入数据库
在消费数据的过程中,底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。
控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''
控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'
这两个条件先到先触发,这两个参数都是可以通过with()属性配置的。
JDBCUpsertFunction很简单,主要的工作是包装对应的Format,执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接,invoke方法负责消费每条数据提交。
接下来,我们来看看关键的format.open()方法:
接下来就是消费数据,执行提交了
AppendWriter很简单,只是对PreparedStatement的封装而已
5. 总结
通过研究代码,我们应该了解了以下关键问题:
1. JDBC Sink执行的机制,比如依赖哪些包?(flink-jdbc.jar,这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现)
2. 如何找到对应的实现?基于SPI服务发现,扫描接口实现类,通过属性过滤,最终确定对应的实现类。
3. 底层如何提交记录?目前只支持append模式,底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交
4. 数据写入数据库的时机和机制?一方面定时任务定时刷新,另一方面数量超过限制也会触发刷新。
更多Flink内容参考:
Python数据分析实战-实现T检验(附源码和实现效果)
T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景,例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前,需确保数据符合正态分布,并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体,包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验,针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。
实现T检验的Python代码如下:
python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# 示例数据
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 独立样本T检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)
print(f"T统计量:{ t_statistic}")
print(f"显著性水平:{ p_value}")
# 根据p值判断差异显著性
if p_value < 0.:
print("两个样本的均值存在显著差异")
else:
print("两个样本的均值无显著差异")
运行上述代码,将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断,若p值小于0.,则可认为两个样本的均值存在显著差异;否则,认为两者均值无显著差异。
实现效果
根据上述代码,执行T检验后,得到的输出信息如下:
python
T统计量:-0.
显著性水平:0.
根据输出结果,T统计量为-0.,显著性水平为0.。由于p值大于0.,我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此,可以判断在置信水平为0.时,两个样本的均值无显著差异。