分类：并行

2021
02-24

详解pandas apply 并行处理的几种方法

1.pandarallel(pipinstall)对于一个带有PandasDataFramedf的简单用例和一个应用func的函数，只需用parallel_apply替换经典的apply。frompandarallelimportpandarallel#Initializationpandarallel.initialize()#Standardpandasapplydf.apply(func)#Parallelapplydf.parallel_apply(func)注意，如果不想并行化计算，仍然可以使用经典的apply方法。另外可以通过在initialize函数中传递progress_bar=True来显示每个... 继续阅读 >
2021
02-21

C# 并行和多线程编程——Task进阶知识

 一、Task的嵌套 Task中还可以再嵌套Task，Thread中能不能这样做，我只能说我是没这样写过。Task中的嵌套，我感觉其实也可以分开来写，不过嵌套起来会方便管理一点。Task中的嵌套分为两种，关联嵌套和非关联嵌套，就是说内层的Task和外层的Task是否有联系，下面我们编写代码先来看一下非关联嵌套，及内层Task和外层Task没有任何关系，还是在控制台程序下面，代码如下：staticvoidMain(string[]args){var... 继续阅读 >
2021
02-21

C# 并行和多线程编程——认识和使用Task

对于多线程，我们经常使用的是Thread。在我们了解Task之前，如果我们要使用多核的功能可能就会自己来开线程，然而这种线程模型在.net4.0之后被一种称为基于“任务的编程模型”所冲击，因为task会比thread具有更小的性能开销，不过大家肯定会有疑惑，任务和线程到底有什么区别呢？ 任务和线程的区别：1、任务是架构在线程之上的，也就是说任务最终还是要抛给线程去执行。2、任务跟线程不是一对一的关系，比如开10个任务并... 继续阅读 >
2021
02-21

C# 并行和多线程编程——并行集合和PLinq

在上一篇博客，我们学习了Parallel的用法。并行编程，本质上是多线程的编程，那么当多个线程同时处理一个任务的时候，必然会出现资源访问问题，及所谓的线程安全。就像现实中，我们开发项目，就是一个并行的例子，把不同的模块分给不同的人，同时进行，才能在短的时间内做出大的项目。如果大家都只管自己写自己的代码，写完后发现合并不到一起，那么这种并行就没有了意义。并行算法的出现，随之而产生的也就有了并行集合，... 继续阅读 >
2021
02-21

c# 并行和多线程编程——认识Parallel

随着多核时代的到来，并行开发越来越展示出它的强大威力！使用并行程序，充分的利用系统资源，提高程序的性能。在.net4.0中，微软给我们提供了一个新的命名空间：System.Threading.Tasks。这里面有很多关于并行开发的东西，今天第一篇就介绍下最基础，最简单的——认识和使用Parallel。一、Parallel的使用在Parallel下面有三个常用的方法invoke,For和ForEach。1、Parallel.Invoke这是最简单，最简洁的将串行的代码并行化。在... 继续阅读 >
2020
12-18

详解c# 并行计算

并行计算部分沿用微软的写法，System.Threading.Tasks.::.Parallel类，提供对并行循环和区域的支持。我们会用到的方法有For，ForEach，Invoke。一、简单使用首先我们初始化一个List用于循环，这里我们循环10次。（后面的代码都会按这个标准进行循环）           Program.Data=newList<int>();           fo... 继续阅读 >
2020
10-09

Spark调优多线程并行处理任务实现方式

方式1:1.明确Spark中Job与Streaming中Job的区别1.1SparkCore一个RDDDAGGraph可以生成一个或多个Job（Action操作）一个Job可以认为就是会最终输出一个结果RDD的一条由RDD组织而成的计算Job在spark里应用里是一个被调度的单位1.2Streaming一个batch的数据对应一个DStreamGraph而一个DStreamGraph包含一或多个关于DStream的输出操作每一个输出对应于一个Job，一个DStreamGraph对应一个JobSet，里面包含一个或... 继续阅读 >