回答:是的。一方面,大數據計算通常不能在內存中完成,需要多次讀寫硬盤數據。另一方面,數據分布在不同的機器上,需要對數據進行網絡傳輸。因此,大數據運算更多的時間是在讀寫磁盤和網絡傳輸數據。因為數據I/O的效率通常低于CPU運算效率。因此,對讀寫同一張表的多個SQL進行合并,可以減少本地磁盤讀寫次數,以及網絡傳輸的數據,從而提高程序運行效率。
回答:在使用Python進行數據分析時,通常會使用到 Pandas模塊。在該問題中的將兩個Excel表格合并按照某列進行合并的需求同樣可以使用 Python Pandas 模塊實現。為了方便理解,我們采用以下 iris_a,iris_b 兩表數據作為演示數據,其中橘色標注為重復數據,如下:比如我們希望將 iris_a,iris_b 表中 classes列值相同的行合并到一起。其實這個操作等同于SQL的內...
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