一个简单的数据质量检查和汇总工具——Profiler

最新推荐文章于 2025-08-13 19:51:34 发布

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地址在这里：https://sourceforge.net/projects/dataquality/?source=typ_redirect

可以看看视频介绍，如果用的话直接下来压缩包，解压就可以用（可以需要安装jdk1.8；注意，MAC下使用.sh脚本启动）

可以方便的看到各列的MIN MAX，各值的统计结果，也可以执行SQL等。

本来还想好好试试来着，但是实在是太慢了（实时查询，后台没有做啥优化），就算了，感兴趣的自己去试试把。

我使用的是152w行数据（大概两个月的统计结果）

确定要放弃本次机会？

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beijicy

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【数据质量】数据质量管理工具预研——Griffin VS Deequ VS Great expectations VS Qualitis

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Jin_GNSS

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Android开发之——Profiler-CPU性能分析(1)

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以下是资料目录和内容部分截图里面包括详细的知识点讲解分析，带你一个星期入门Flutter。还有130个进阶学习项目实战视频教程，让你秒变大前端。《Android学习笔记总结+移动架构视频+大厂面试真题+项目实战源码》点击传送门，即可获取！里面包括详细的知识点讲解分析，带你一个星期入门Flutter。还有130个进阶学习项目实战视频教程，让你秒变大前端。[外链图片转存中…(img-NggmtFQR-1714511893508)]

【鸿蒙性能优化篇】——帧率分析工具 Frame Profiler

shangkangba的博客

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856

上述案例中的场景明显属于前者中App侧的发送帧卡顿，针对前一种现象可以点击查看卡顿帧的Details信息，点击以跳转到此帧对应的trace数据。DevEco Studio内置Profiler分析调优工具，其中Frame分析调优功能，用于录制GPU数据信息，录制完成展开之后的子泳道对应录制过程中各个进程的帧数据，主要用于深度分析应用或服务卡顿丢帧的原因。Frame泳道展开之后的子泳道对应录制过程中各个进程的帧数据，在RS Frame和App Frame标签的泳道中绿色帧为正常帧，红色帧为卡顿帧。

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DevEco Studio内置Profiler分析调优工具，其中Frame分析调优功能，用于录制GPU数据信息，录制完成展开之后的子泳道对应录制过程中各个进程的帧数据，主要用于深度分析应用或服务卡顿丢帧的原因。此外，Frame任务窗口还集成了Time、CPU场景分析任务的功能，方便开发者在分析丢帧数据时同步对比同一时段的其他资源占用情况。

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Great Expectations：数据质量检查工具指南 1. 项目目录结构及介绍 Great Expectations 的目录结构包括多个关键部分，下面是一些主要组件： great_expectations 这是核心库，包含了所有用于创建和管理期望（Expectations）以及运行数据验证的功能。 example期待此目录提供了一些示例数据集和期望集合，帮助初学者快速上手。 docs 文档...

数据质量工具（Great Expectations）

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怎么看gpu运行情况

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### 如何监控和检查GPU运行状况及性能指标 #### 实时监控工具的选择与应用对于希望实时了解GPU工作状态的需求，可以选择多种方法和技术手段。一种常用的方式是在终端环境中利用`nvidia-smi`命令行工具来获取即时的硬件信息，这不仅限于利用率还包括显存使用、温度以及功耗等多个方面的重要参数[^2]。 ```bash $ nvidia-smi ``` 上述命令能够提供当前系统内所有NVIDIA GPU的状态概览，适合快速诊断或日常监测场景下的初步评估。 #### 利用专业软件实现更深入的数据收集为了获得更加详尽且连续性的观测数据，建议采用专门设计用于此目的的应用程序或者库文件来进行长期跟踪记录。这些应用程序往往具备图形界面友好、自动化报表生成功能，并支持导出至第三方平台以便进一步分析处理。例如，在机器学习领域中，很多团队依赖此类工具来辅助优化模型训练过程中的资源调度策略[^1]。 #### 集成开发环境(IDE)内置功能的支持部分现代编程语言及其对应的集成开发环境提供了嵌入式的性能剖析模块——即所谓的Profiler（分析器），其中就包含了针对GPU特性的专用组件。这类工具有助于开发者深入了解具体到每一帧画面渲染期间发生的事件序列，从而精准定位可能存在的效率低下环节并加以改进[^3]。 #### 自动化脚本助力批量作业管理当面对大规模集群计算任务时，则可以通过编写Python等高级语言编写的脚本来定期抓取各节点上有关GPU的各项统计数值，并将其汇总整理后存储起来供后续查阅参考。下面给出一段简单的示例代码片段展示如何借助pynvml库完成这一目标： ```python import pynvml as nv nv.nvmlInit() handle = nv.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nv.nvmlDeviceGetUtilizationRates(handle) print(f"GPU Utilization Rate: {info.gpu}%") print(f"Memory Usage Rate: {info.memory}%") nv.nvmlShutdown() ``` 这段代码初始化了NVML库并与指定索引位置处的目标设备建立了连接关系；随后读取出该卡此刻正被占用的比例值并向外界输出显示；最后释放所持有的句柄对象以确保不会造成不必要的开销浪费。