W ramach testów utworzyłem ResourceGroup i z chwilowego braku fantacji nazwałem tę grupę ppp… Szczęśliwie się okazało, że  eksperymenty się udały i właściwie moje rozwiązanie mogłoby zostać tak jak jest, gdyby tylko nie ta głupia nazwa resource group…

Niestety nie ma możliwości zmiany nazwy grupy zasobów. Jest jednak trick 😉 Można utworzyć nową grupę zasobów, a następnie przenieść obiekty z feralnej grupy do nowo utworzonej grupy.

Jeśli wykonując to zadanie, nie chcesz zbyt dużo klikać, można skorzystać z powershella:

WYkonanie nie było błyskawiczne, a wręcz myślałem, że coś się zawiesiło, ale koniec obiekty zostały poprawnie przeniesione. Teraz mogę rzeczywiście zrobić porządek 🙂

Podczas odtwarzania bazy WideWorldImporters pojawiał się błąd, a właściwie cała seria błędów:

• An error occurred during recovery, preventing the database ‚WideWorldImporters’ (7:0) from restarting. Diagnose the recovery errors and fix them, or restore from a known good backup. If errors are not corrected or expected, contact Technical Support.
• [WARNING] ALTER or DROP TABLE could not clean up root row within 10 seconds.
• [ERROR] HkHostRecoverDatabaseHelper::ReportAndRaiseFailure(): Database ID: [7] ‚WideWorldImporters’. Failed to load XTP checkpoint. Error code: 0x82000018. (sql\ntdbms\hekaton\sqlhost\sqlmin\hkhostdb.cpp:5740)
• restoreHkDatabase: DbId 7, Msg 41316, Level 16, State 0, Restore operation failed for database ‚WideWorldImporters’ with internal error code ‚0x82000031’.
• [ERROR] HkRtRestoreDatabase(): Recovery failed with error 0x82000031 on database 7. This error will be mapped to ‚HK_E_RESTORE_ABORTED’ (0x82000018). (sql\ntdbms\hekaton\runtime\src\hkruntime.cpp:5505)
• The code generation directory cannot be created or set up correctly.
• Creation of directory \\?\F:\data\xtp failed for reason 3.
• [INFO] HkCkptLoadInternalEx(): Database ID: [7]. Root file: {3E231B6B-9EF1-4AE3-A1DB-BD01DC866DD9}, watermark: 40, RecoveryLsn: 00000272:00005EC4:0002, RecoveryCheckpointId: 4, RecoveryCheckpointTimestamp: 0xb

Czytaj dalej »

Korzystanie z techik wirtualizacji to na dzisiaj konieczność. Zazwyczaj korzystam z Hyper-V, który jest licencjonowany razem z systemem operacyjnym, więc jeden kłopot z głowy.

Do zastosowań prywatnych są jednak dostępne rozwiązania VirtualBox lub VMPlayer. Od czasu do czasu trzeba więc skorzystać z jednej lub innej technologii. I tu może się pojawić konflikt.

Podczas uruchamiania maszyny wirtualnej pod VirtualBoxem pojawił się błąd:

WHvSetupPartition failed – VERR_NEM_VM_CREATE_FAILED

Najwyraźniej jest to powodowane właśnie obecnością innych „wirtualizatorów”, bo wykonanie polecenia:

i restart komputera pomogły!

Kiedyś zapytanie działało dobrze, a teraz działa gorzej? Co się zmieniło, że spadek wydajności jest zauważalny?

Nie ma na to jednej odpowiedzi, bo do kroków analizy należałoby dodać także sprawdzenie dostępnej ilości RAM, szybkości dostępu do dysków itp. O ile jednak administratorzy z tymi testami zazwyczaj problemów nie mają, o tyle sprawdzanie wydajności z dokładnością do pojedynczego zapytania zwykle było pewnym problemem. Rozwiązaniem, które ma w tym pomóc jest Query Store dostępny w SQL Server od wersji 2016.

Dzięki zbieranym statystykom na temat zapytań, administrator może porównać plany zapytań jakie były wykorzystywane pewien czas temu z tymi, jakie są wykorzystywane teraz, a nawet określić, który plan zapytania ma być stosowany. I to wszystko odbywa się bez ingerencji w plan zapytania!

Oto jak skonfigurować Query Store

Query Store może być włączony na poziomie bazy danych:

Korzystając z polecenia alter można zmieniać konfigurację Query Store: Czytaj dalej »

Kiedy pracujesz z dużymi danymi w Pycharm, chcesz zwykle zobaczyć, co w tych danych się znajduje. Najprościej to zrobić wyświetlając DataFrame na ekranie. Niestety, jeśli obiekt ma wiele kolumn to domyślnie zostanie wyświetlonych tylko kilka a między nimi pojawi się symbol trzech kropek mówiący o tym, że nie wszystko się zmieściło. Podobnie kiedy do wyświetlenia jest wiele wierszy, może pojawić się jeden wiersz wypełniony kropkami, informujący o tym, że python zdecydował się nie wyświetlać wszystkiego:

Co zrobić?

Metoda 1. Dodajesz kilka poleceń, które zmieniają opcje działania poleceń wyświetlających data frame:

– display.width – ile znaków może być w jednej linijce w czasie wyświetlania wiersza

– display.max_columns – ile kolumn ma być maksymalnie wyświetlanych

– jeśli to samo chciałbyś robić z obiektami numpy to jest do tego opcja linewidth Czytaj dalej »

Instrukcje dostępne w języku R (ale też w innych), po cichu zakładają, że dane na jakich pracują są czyste. Pisząc czyste, mam na myśli o ustalonej strukturze. Niestety, może  się zdarzyć, że jedna linijka znajdująca się gdzieś pośrodku jest… uszkodzona. Pobranie całego pliku kończy się wtedy błedem. Oto przykład:

Gdyby takie dane były dostarczane przez np. inny dział firmy, najprościej byłoby się z nimi skontaktować i zwrócić uwagę na nieprawidłowo utworzony plik. Jeśli jednak takiej możliwości nie ma… można próbować obejść problem.

Propozycja nr 1 – opuśćmy uszkodzoną linijkę

Skorzystamy z parametrów nrow (ile wierszy pobrać) oraz skip (ile opuścić). Aby pobrać pierwsze 292 wiersze uruchom

A  żeby pobrać od 294 linijki: Czytaj dalej »

W uczeniu maszynowym często wykonujemy operacje na macierzach (wektor to też przykład macierzy, tylko że jeden z wymiarów wynosi 1). Cchcemy takie operacje wykonywać, gdzie tylko się da przy pomocy funkcji z modułu numpy, bo tak jest efektywniej!

Matematyka jest bezlitosna. Istnieją pewne określone reguły, określające warunki kiedy na macierzach można wykonywać operacje:

• aby dodać do siebie macierze/wektory, muszą one mieć takie same wymiary
• aby pomnożyć przez siebie dwie macierze, pierwsza z nich musi  mieć tyle kolumn, co druga wierszy

Tymczasem u nas te warunki nie zawsze będą spełnione. Można się jednak „umówić”, co do tego jak wykonywać operacje, których, matematycznie rzecz ujmując, nie można wykonywać. Taki mechanizm w numpy nosi nazwę broadcasting, bo określa on, jak należy powiększyć mniejszą macierz do rozmiarów pasujących do większej macierzy, aby w intuicyjny sposób wykonać operację na macierzach.

Żeby uniknąć matematycznego hejtu, na usprawiedliwienie należy dodać, że broadcasting-u można by uniknąć. W takim przypadku programista musiałby po prostu samodzielnie dbać o to, żeby macierze miały właściwe rozmiary. Taka praca, nie dość że nudna, to jeszcze spowoduje znaczne użycie pamięci. Dlatego tak się palimy do zautomatyzowanego i zoptymalizowanego procesu broadcastu. Czytaj dalej »