나는 securefile 바이너리 XML로 저장된 xmltype이 최대 4GB의 파일 크기를 처리 할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 누군가가 4GB xml보다 큰 파일을 처리하는 좋은 방법을 알고 있는지 궁금 해서요. 데이터베이스에 저장하고 \ 선택 데이터를 읽는 것입니다.
약 470MB의 대용량 csv 파일이 있습니다. 첫째로 나는 csv 체재에있는 4GB의 기억이있는 나의 큰 휴대용 퍼스널 컴퓨터에있는이 큰 자료를 여는 것을 시도했다. 그러나 파일이 완전히로드되지 않았다는 오류/메시지가 발생했습니다. 열린 1048576 행이 있습니다. library("sqldf")
postcodes = read.csv("ONS_Postc
안녕하세요. 저는 powershell을 막 시작했으며 "ABCD #######"와 같은 큰 파일을 반복하는 powershell 스크립트를 사용하고 있습니다. "#### ";"@@ "; ##;"@@ "; ####; ####;"@ "; PowerShell에서해야 할 일은이 파일을 반복적으로 처리하는 것으로이 파일은 20,000 개가 넘는 회선을 포함 할 수 있
os.open, mmap 및 from_buffer()을 사용하여 큰 바이너리 파일 (> 5GB)을 읽으려고합니다. fd = os.open(filePath, O_RDWR) 오류 OSError: [Errno 22] Invalid argument: H:\\xyz.wdp가 발생했습니다. 문제는 파일이 너무 크고 비슷하지만 크기가 작은 파일 인 O_WRONLY 또는
pigz를 사용하여 약 50GB의 대용량 디렉토리를 압축하고 있으며, RedHat와 함께 ec2 인스턴스가 있으며, 인스턴스 유형은 m4.xlarge입니다.이 인스턴스는 4 개의 CPU를 가지고 있으며, 압축으로 인해 모든 CPU가 소모 될 것으로 예상됩니다. 더 나은 성능을 제공합니다. 그러나 그것은 나의 기대를 충족시키지 못했습니다. 내가 사용하고있는
많은 .asc 파일을 읽고 행을 삭제 한 다음 래스터 스택으로 변환하려면 stack()을 입력해야합니다. 압축 된 데이터의 출처는 다음과 같습니다. ftp://ftp.dwd.de/pub/CDC/grids_germany/monthly/radiation_global/ 이미 파일의 압축을 풉니 다. 하지만 지금은 정말 느리다이 코드를 작성, 내 컴퓨터를 달성 할
1000 만 줄의 데이터가 포함 된 매우 큰 .csv 파일이 있습니다. 파일 크기는 약 250MB입니다. 각 줄은 세 가지 값을 포함하고 있으며 다음과 같습니다 -9.8199980e-03183, -4.32 나는 모든 2 라인을 삭제할 또는 예를 들어, 매 10 번째 줄마다 새로운 파일로 바로 복사하십시오. 어떤 프로그램을 사용해야 하나? 또한 코드를 게시
뉴럴 네트워크가 숫자를 인식 할 수있는 기본 프레임 워크가 있지만 훈련에 문제가 있습니다. 내 백 프로 게이션은 작은 데이터 세트에서 작동하지만 50 개 이상의 데이터 포인트가있는 경우 반환 값은 0으로 수렴되기 시작합니다. 수천 개의 데이터 세트가있는 경우 NaN의 비용 및 반환을받습니다. 기본 구조 : 3 층 : 784 : 15 : 1 784 데이터 세
hadoop 파일 시스템의 주어진 디렉토리에서 가장 큰 파일을 찾으려고합니다. http://www.tecmint.com/find-top-large-directories-and-files-sizes-in-linux/, 가장 큰 파일을 찾기 위해 다음 명령을 보여 주었다 : :이 링크를 발견 find /home/tecmint/Downloads/ -type f
3.5의 대용량 csv 파일이 있는데 팬더를 사용하여 읽고 싶습니다. pandas/parser.pyx in pandas.parser.TextReader.read (pandas/parser.c:8771)()
pandas/parser.pyx in pandas.parser.TextReader._read_rows (pandas/parser.c:9731)()