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
- Karmaşık veri setleri üzerinde yapay öğrenmenin performansını artırmak için en yeni optimizasyon teknikleri nelerdir?
- Örnek dengesizliğinde kalibrasyon: Platt scaling ve isotonic regression
- AUC neyi ifade eder?
- Veri dönüştürme nedir?
- Zaman serisinde durağanlık testi: ADF ve KPSS nasıl yapılır?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısına etkisi nasıl açıklanabilir
- Erken uyarı göstergeleri: üretimde drift ve veri eksilmesi (data debt)
- Karmaşık veriler nasıl sadeleştirilir?
- Boyut indirgeme: PCA, t-SNE ve UMAP ne zaman tercih edilir?
- Derin öğrenme nedir ve nasıl çalışır?
- dbt ile dönüşüm katmanı: modelleme ve test yazımı
- Karar ağaçları ve rastgele orman (Random Forest) ne zaman avantaj sağlar?
- Veri ön işleme teknikleri, makine öğrenmesi modellerinin doğruluğunu nasıl etkiler ve hangi yöntemler en etkili sonuçları sağlar?
- Kripto para piyasasında arbitraj fırsatlarını belirlemek için hangi veri analiz yöntemleri kullanılabilir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemleri arasındaki temel farklar nelerdir ve hangi durumlarda tercih edilirler?
- Veri sızıntısı nedir?
- Veri toplama yöntemleri nelerdir?
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- Metin madenciliği temel adımları: tokenizasyon, stop-word, lemma
- Veri mühendisi ne iş yapar?
