PyODPS DataFrame 处理笛卡尔积的几种方式-低调大师

PyODPS DataFrame 处理笛卡尔积的几种方式

2019-06-11 911

PyODPS 提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理，本文主要介绍如何使用 PyODPS 执行笛卡尔积的操作。

笛卡尔积最常出现的场景是两两之间需要比较或者运算。以计算地理位置距离为例，假设大表 Coordinates1 存储目标点经纬度坐标，共有 M 行数据，小表 Coordinates2 存储出发点经纬度坐标，共有 N 行数据，现在需要计算所有离目标点最近的出发点坐标。对于一个目标点来说，我们需要计算所有的出发点到目标点的距离，然后找到最小距离，所以整个中间过程需要产生 M * N 条数据，也就是一个笛卡尔积问题。

haversine 公式

首先简单介绍一下背景知识，已知两个地理位置的坐标点的经纬度，求解两点之间的距离可以使用 hav

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英文原文：https://qbox.io/blog/elasticsearch-search-tuning-5-0-ultimate-guide 作者：Adam Vanderbush 译者：杨振涛目录文档建模全局序列号和延迟多代关系为文件系统缓存分配内存 Elasticsearch搜索调优权威指南，是QBOX在其博客上发布的系列文章之一，本文是该系列的第一篇，主要从文档建模、内存分配、文件系统缓存、GC和硬件等方面介绍了优化查询性能的一些经验。 Elasticsearch 5.0.0确实是在2.x之后的一个大版本，为大家带来了许多新东西。Elasticsearch现在作为Elastic Stack中的一员，与整个技术栈的其他产品的版本号已经对齐，现在Kibana、Logstash、Beats和Elasticsearch全都是5.0版本了。这个版本的Elasticsearch是目前为止最快、最安全、最弹性，也是最易用的，而且还带来了很多的改进和新特性。我们已经通过“Elasticsearch性能调优权威指南”系列，介绍了一些性能调优的基本经验和方法，解释了每一步最关键的系统...

2019-06-12

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2019-06-13

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