回答:是的。一方面,大数据计算通常不能在内存中完成,需要多次读写硬盘数据。另一方面,数据分布在不同的机器上,需要对数据进行网络传输。因此,大数据运算更多的时间是在读写磁盘和网络传输数据。因为数据I/O的效率通常低于CPU运算效率。因此,对读写同一张表的多个SQL进行合并,可以减少本地磁盘读写次数,以及网络传输的数据,从而提高程序运行效率。
回答:在使用Python进行数据分析时,通常会使用到 Pandas模块。在该问题中的将两个Excel表格合并按照某列进行合并的需求同样可以使用 Python Pandas 模块实现。为了方便理解,我们采用以下 iris_a,iris_b 两表数据作为演示数据,其中橘色标注为重复数据,如下:比如我们希望将 iris_a,iris_b 表中 classes列值相同的行合并到一起。其实这个操作等同于SQL的内...
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