Optimizing data upload transfer size

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Évaluation

Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Accessibilité débutants
25/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
python
Domaine
data, performance

Piste de recherche

Commencez par le chemin upload_frame qui convertit les données en CSV avant de les envoyer à CAS. Déterminez si le transfert binaire ou compressé est pris en charge, puis mesurez les envois de grandes tables contenant uniquement des valeurs numériques ; le travail est considéré comme terminé lorsqu’une approche documentée ou implémentée réduit la taille du transfert sans perturber le comportement de l’envoi.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Hi, in my project I usually upload from local very large tables with the following characteristic: all columns are numeric (double).

I saw that with upload_frame data is first converted to csv and then the csv is uploaded on CAS.

I was thinking about the fact that in the "plain" csv every character takes 1 byte, so for instance the number 123456.123456 uses 13 bytes: but if this number is converted to its float binary representation, it would take 8 bytes: this little "gain" of 5 bytes, repeated for every row and every column may lead to a huge gain in file transfer size for bandwidth and time.

Or perhaps the "plain" csv may be gzipped to greatly reduce the file size since inside there are only a few distinct characters (i.e. the numbers).

Any Idea/hint you can give me to optimize the data upload transfer size in a smart way?

Thank you.

Langage dominant
Python
Étoiles
159
Forks
66
Métriques de merge des PR
Aucune PR mergée en 30 j

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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