PyODPS DataFrame 处理笛卡尔积的几种方式
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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Elasticsearch搜索调优权威指南 (1/3)
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...
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