一、使用并行计算加倍提升性能1、数据并行 VS 任务并行实现数据并行的算法scoket 并行性注意并行计算时间并不与执行任务的计算资源数目成正比(计算机核心)，amdahl定律：并行代码的速度受限于串行执行的部分，包括并行性带来的开销在非windows系统中，parallel支持分叉集群(交叉法)， Read More
接着上一篇 一、减少内存使用的简单方法1、重用对象而不多占用内存 y <- x 是指新变量y指向包含X的那个内存块，只有当y被修改时才会复制到新的内存块，一般来说只要向量没有被其他对象引用，就可以正常修改，以避免复制向量带来的CPU和RAM开销。按照程序属于来说，R是按值传递，应该避免使用sort Read More
这段时间学习了<R高性能编程>这本书，基于这段时间做的项目实践，总结了一些自己的体会，和大家分享 一、为什么R程序有时候会很慢？1、计算性能的三个限制条件 cpu ram io R代码本身2、R是运行时解释的 在运行时解释并执行R代码3、R是单线程的 CPU的强大核心并没卵用，R只会只用一个4、R需 Read More
在windows环境下 用RMySQL 写入数据库中文数据为空 或者乱码问题。 找了下资料 一般情况是 用 insert 语句插入，结合现有业务有点麻烦，放弃了。 还有一种方式换平台，由于经常在windows下进行开发测试所以放弃。 解决办法如下： 把需要写入的数据油 GBK 改为 UTF-8 ，测 Read More
上一篇讲述了data.table数据分析的一些基本方法，但是最近在用作数据分析时，发现在面对一些复杂场景时，这些基本的用法已经不能满足业务需求了，所以此篇就介绍data.table更进一步的用法。 先构建一个数据集，用于测试 设置key还有另外一个函数setkeyv 先去掉现有key by=.EAC Read More
这两天看书，发现了和数据仓库相关的还有一个叫ODS的概念，它是企业级的全局数据库，用于提供集成的，企业级一致的数据，包含如何从各个子系统中向ODS抽取数据以及面向主题的角度存储数据。 它和数据仓库的主要区别： 数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的、用于进行战略型决策的数据集合。 OD Read More
用ff 包读取一个csv 文件 ff通过next.row指定的参数一块一块的读取一个大数据量的csv文件，它读取切割块并写入二进制文件，并将文件的指针存储在内存中，然后重复的执行此步骤直到csv文件离开没有块。 ff 包 给我们提供了 ffbase 的包 以供我们实现一些 排序，关联，聚合，分割和切 Read More
平时都是几百万的数据量，这段时间公司中了个大标，有上亿的数据量。 现在情况是数据已经在数据库里面了，需要用R分析，但是完全加载不进来内存。 面对现在这种情况，R提供了ff， ffbase ， ETLUtils 的解决方案。 它可以很简单的加载，转换数据库的数据进入R内存，ETLUtils 包现在已经 Read More
原文地址：http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/7348385.html 下面有两张表 数学试卷成绩 表1 学号 省份 批次 学校 试卷成绩 数学试卷小题成绩 表2 学号 小题号 分值 成绩 下面是星型模型: 维度:省份，批次，学校 指标:标准差，信度(比较有代表性 Read More
原文出处：http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/7348328.html 最近在做基于Mondrian的olap开发，总结一下！ 一、 schema构建 1、思考：我们为什么要构建多维模型？ 多维模型schema就相当于我们多维分析的一个逻辑模型，就类似于我们开发一 Read More