Veri çekme performansı: paralel okuma ve sütunlu formatlar (Parquet)
Veri Çekme Performansı
Veri çekme performansı, veri tabanları ve veri işleme sistemleri için kritik bir faktördür. Paralel okuma ve sütunlu formatlar, bu performansı artıran iki önemli yaklaşımdır.
Paralel Okuma
Paralel okuma, verilerin aynı anda birden fazla iş parçacığı tarafından okunmasıdır. Bu yöntem, aşağıdaki avantajları sunar:
- Hızlı İşlem: Veriler aynı anda birden fazla kaynaktan okunarak işlem süresi kısalır.
- Kaynak Kullanım Verimliliği: İşlemcilerin daha verimli kullanılması sağlanır.
- Ölçeklenebilirlik: Daha fazla kaynak eklenerek performans artırılabilir.
Sütunlu Formatlar (Parquet)
Sütunlu veri formatları, verileri sütunlar halinde depolar. Parquet gibi formatlar, veri çekme performansını artırır. Avantajları şunlardır:
- Veri Sıkıştırma: Aynı türdeki veriler sıkıştırılarak depolama alanı azalır.
- Hızlı Okuma: İlgili sütunlar gerektiği kadar okunur, tüm verinin okunmasına gerek kalmaz.
- Analiz için Optimize: Analitik sorgular daha hızlı işlenir.
Sonuç olarak, paralel okuma ve sütunlu formatlar kullanılarak veri çekme performansı önemli ölçüde artırılabilir. Bu tekniklerin birlikte kullanımı, büyük veri işleme sistemlerinde verimliliği artırır.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi neden önemlidir?
- Regülerleştime: L1, L2 ve Elastic Net farkları ve etkileri
- A/B testleri nasıl tasarlanır? Güç analizi ve örneklem hesabı
- Veri bilimi toplumu nasıl etkiler?
- Veri bilimi hangi alanlarda kullanılır?
- Yapay zekada veri nasıl etiketlenir?
- Derin öğrenme nedir ve nasıl çalışır?
- Veri bilimi projelerinde model performansını değerlendirirken hangi metriklerin kullanılması daha etkili sonuçlar sağlar
- Regresyon nedir ve nerede kullanılır?
- Zamanlı olay verisi: survival analizi ve Cox regresyonu
- Etiket gürültüsü (label noise) ile baş etme stratejileri
- Model performansı nasıl ölçülür?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve hangi yöntemler daha etkilidir
- Örnek dengesizliğinde kalibrasyon: Platt scaling ve isotonic regression
- Veri bilimine başlangıç için yol haritası: hangi konulardan başlamalıyım?
- Denetimli öğrenme nedir?
- Metrik gardırobu: iş hedefi değiştiğinde metrikleri nasıl güncellersiniz?
- Standart sapma nedir?
- Sınıf dengesizliği (imbalanced) ile baş etme: class weight, SMOTE, focal loss
- Futbolcuların performanslarını optimize etmek için hangi veri analiz yöntemleri kullanılır?
