在 Dask 上进行实验 DataFrame 库 Dask 提供可在其并行处理框架上运行的分布式 DataFrame，Dask 还实现了 Pandas API 的一个子集。...这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？ 这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？...这些差异为 Dask 提供了更好的性能配置，但对于某些用户来说，学习新 API 的开销太高。 使用 Pandas on Ray 的时候，用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。...或者，Dask 数据帧可以以多进程模式运行，这种模式能够生成多个 Python 进程。...read_csv 案例研究 在 AWS m5.2x 大型实例（8 个虚拟核、32GB 内存）上，我们使用 Pandas、Ray 和 Dask（多线程模式）进行了 read_csv 实验。
这个工具包括两个重要的部分;动态任务调度和大数据收集。前面的部分与Luigi、芹菜和气流非常相似，但它是专门为交互式计算工作负载优化的。...后一部分包括数据帧、并行数组和扩展到流行接口(如pandas和NumPy)的列表。...Dask的数据帧非常适合用于缩放pandas工作流和启用时间序列的应用程序。此外，Dask阵列还为生物医学应用和机器学习算法提供多维数据分析。...在本例中，您已经将数据放入了Dask版本中，您可以利用Dask提供的分发特性来运行与使用pandas类似的功能。...向外扩展集群:Dask计算出如何分解大型计算并有效地将它们路由到分布式硬件上。 安全性:Dask支持加密，通过使用TLS/SSL认证进行身份验证。 优缺点 让我们权衡一下这方面的利弊。
它提供了高级的数据结构，如分布式数组（Dask Array）和数据帧（Dask DataFrame），使得用户能够在分布式内存中处理数据，就像操作常规的NumPy数组或Pandas DataFrame一样...Dask能够自动将计算任务分解成小块并在多核CPU或分布式计算集群上执行，非常适合处理超出单机内存限制的数据集。Dask还提供了一个分布式任务调度器，可以管理计算资源，优化任务执行顺序。...特长与区别： 特长：处理大型数据集，易于扩展到多台机器，高级数据结构支持。 区别：相比其他库，Dask提供了更高级别的抽象，特别适合于数据科学和大数据分析领域。...特长与区别： 特长：针对数值计算优化，高效的内存缓存，易于在数据科学和机器学习中集成。 区别：相比Dask，joblib更专注于简单的并行任务和数据处理，不提供复杂的分布式计算能力。...小结 以上测试均为七次循环求平均 获胜者为joblib 当然只是这里的任务比较特别，要是涉及到纯大型数组计算可能还是dask更胜一筹 简单说一下，当资源为2核8g或者数据量较小时，并行可能并无优势，可能调度完时循环已经跑完了
当V8调用 JS 函数时，它必须将运行时数据存储在某个地方。调用堆栈是内存中由堆栈帧组成的位置。每个堆栈帧对应于一个尚未被调用函数。...1116265450-5e457357bcdc5_articlex.gif 如上例所示，在每次函数调用时都会创建一个帧，并在每个return语句中将其删除。...其他所有内容都动态地分配到一个称为堆的大型非结构化内存块中。 堆(Heap) 有时V8在编译时不知道对象变量需要多少内存。 此类数据的所有内存分配都发生在堆中。...它是一个数据结构，将注册的回调映射到事件，在我们的例子中是onTimeout函数映射到timeout事件。...它无法处理事件/作业队列中的回调，因为调用堆栈包含这一帧。 Web API 为我们提供了通过异步回调来编写非阻塞代码的可能性。
然而，教会一台机器以直观地跟踪物体充满挑战性，部分原因在于它需要大型的，标记过的用于训练的跟踪数据集，这对大规模注解是不切实际的。...我们在第一帧中指定感兴趣的区域（用不同的颜色表示），我们的模型在没有任何额外的学习或监督的情况下向前传播。...为了训练我们的系统，我们使用Kinetics数据集中的视频，这是一个大型公共数据集，收集了很多描绘日常活动的视频。我们将除第一帧以外的所有视频帧转换为灰度图，并训练卷积网络以预测后续帧中的原始颜色。...下面的视频展示了一个标准的技巧，通过使用主成分分析（PCA）将它们投射到三维空间中，并将其绘制为RGB视频，从而可视化我们的模型所了解的嵌入。...下面一行：我们从色彩化模型中将内部的嵌入可视化。 类似的嵌入在可视化中也会有类似的颜色。这表明学习嵌入是通过对象标识对像素进行分组。 跟踪姿势 我们发现该模型还可以跟踪初始帧中给定关键点的人体姿势。
Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后… 等待…… 事实证明，处理大型数据集的每一行可能需要一段时间。...Swifter Swifter是一个库，它“以最快的可用方式将任何函数应用到pandas数据帧或序列中”，以了解我们首先需要讨论的几个原则。...相反，Numpy允许您直接对数组进行操作，这要快得多(特别是对于大型数组) result = array_1 + array_2 关键是尽可能使用向量化操作。...因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。您可以将数据帧分割成多个块，将每个块提供给它的处理器，然后在最后将这些块合并回单个数据帧。 The Magic ?...如果无法进行矢量化，请检查使用Dask进行并行处理还是只使用vanilla pandas apply（仅使用单个核）最有意义。并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。
在实际应用中，我们通常会遇到大型的数据集，这时候Dask.array就可以发挥其优势。...6.3 处理超大型数据集的挑战 尽管Dask.array可以处理大型数据集，但在处理超大型数据集时，仍然可能遇到挑战。超大型数据集可能需要分布式计算资源来处理，以充分利用计算资源。...为了处理超大型数据集，我们可以使用Dask.distributed来搭建一个分布式集群，并使用Dask.array在分布式集群上执行计算。...from dask.distributed import Client # 创建一个分布式客户端 client = Client() # 从大型数据文件创建Dask数组，并在分布式集群上执行计算 arr...在处理大规模数据集时，Dask.array通常是更好的选择，因为它可以处理比内存更大的数据集，并利用多核或分布式系统来实现并行计算。
dask（dask_cuda）。...Parquet还存储类型元数据，这使得稍后回读和处理文件稍微容易些。 运行`convert_data.py`脚本。...对于我们的简单要素工程流水线，我们仅使用主训练表，而未查看数据集中的其他表。 对于我们的高级功能工程流水线，我们将包括辅助数据并设计一些其他功能。...为了对RAPIDS cuDF数据帧使用`train_test_split`，我们改用`cuml`版本。...但是，`StratifiedKFold`在计算上并不是很昂贵，因此我们不在GPU上运行也没关系。生成的索引也可以按照常规通过iloc直接与cuDF数据帧一起使用。
CDA数据分析师 出品 作者：CDA教研组 编辑：Mika 案例介绍 背景：以某大型电商平台的用户行为数据为数据集，使用大数据处理技术分析海量数据下的用户行为特征，并通过建立逻辑回归模型、随机森林对用户行为做出预测...pandas在分析结构化数据方面非常的流行和强大，但是它最大的限制就在于设计时没有考虑到可伸缩性。...这就是Dask DataFrame API发挥作用的地方:通过为pandas提供一个包装器，可以智能的将巨大的DataFrame分隔成更小的片段，并将它们分散到多个worker(帧)中，并存储在磁盘中而不是...Dask已将数据帧分为几块加载，这些块存在 于磁盘上，而不存在于RAM中。如果必须输出数据帧，则首先需要将所有数据帧都放入RAM，将它们缝合在一 起，然后展示最终的数据帧。...其实dask使用了一种延迟数 据加载机制，这种延迟机制类似于python的迭代器组件，只有当需要使用数据的时候才会去真正加载数据。
DuckDB 是一款进程内分析数据库，它可以在无需维护分布式多服务器系统的情况下处理出人意料的大型数据集。最棒的是什么？您可以直接从 Python 应用程序分析数据。...在那里，他们比较了系统，例如，询问 Dask 系统是否比 Apache Spark 的分析速度更快。 但是，如果你可以完全避免设置分布式系统，则可以避免很多维护方面的麻烦。...这是一个特性，而不是一个缺陷，因为它消除了在分布式平台上运行数据平台的所有复杂性。...您可以通过多种不同的方式将数据帧本机写入数据库，包括用户定义函数、完整的关联 API、 Ibis 库 以同时跨多个后端数据源同时写入数据帧，以及 PySpark，但使用不同的导入语句。...他写道：“用于分析工作负载处理的数据量几乎肯定比你想象的要小。”因此，在投入更昂贵的数据仓库或分布式分析系统之前，先考虑一个简单的基于单计算机的分析软件是有意义的。
针对这个情况，我们可以从几个方面进行分析和建议： 性能瓶颈分析： ArcGIS和GeoPandas在处理大量数据时可能会遇到性能问题，特别是在普通硬件上运行时。...索引和优化：在进行空间连接之前，为行政区数据建立空间索引可以大大提高查询效率。...ddf.within(polygon) 此外，如果你有一个分布式的 dask.dataframe，你可以将 x-y 点的列传递给 set_geometry 方法来设置几何形状。...) 以上就是如何使用 Dask-GeoPandas 对大型地理空间数据进行高效处理的简单示例。...你的代码尝试使用geopandas.sjoin，但是应该使用dask_geopandas.sjoin。此外，确保在执行空间连接之前，两个数据集已经有了匹配的坐标参考系统（CRS）。
它能以分布式方式处理大数据文件。它使用几个 worker 来应对和处理你的大型数据集的各个块，所有 worker 都由一个驱动节点编排。 这个框架的分布式特性意味着它可以扩展到 TB 级数据。...它们的主要区别是： Spark 允许你查询数据帧——我觉得这真的很棒。有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。...Spark 不仅提供数据帧（这是对 RDD 的更高级别的抽象），而且还提供了用于流数据和通过 MLLib 进行分布式机器学习的出色 API。...有的，下面是一个 ETL 管道，其中原始数据从数据湖（S3）处理并在 Spark 中变换，加载回 S3，然后加载到数据仓库（如 Snowflake 或 Redshift）中，然后为 Tableau 或...用于 BI 工具大数据处理的 ETL 管道示例 在 Amazon SageMaker 中执行机器学习的管道示例 你还可以先从仓库内的不同来源收集数据，然后使用 Spark 变换这些大型数据集，将它们加载到
| BlazingSQL BlazingSQL 是一个在 GPU 上运行的速度超快的分布式 SQL 引擎，也是基于 Dask-cuDF 构建的。...DASK 用例 Dask 能够高效处理数百 TB 的数据，因此成为将并行性添加到 ML 处理、实现大型多维数据集分析的更快执行以及加速和扩展数据科学制作流程或工作流程的强大工具。...Dask-ML 是一个用于分布式和并行机器学习的库，可与 Scikit-Learn 和 XGBoost 一起使用，以针对大型模型和数据集创建可扩展的训练和预测。...NVIDIA 的一些大型合作伙伴都是各自行业的领导者，他们正在使用 Dask 和 RAPIDS 来为数据分析提供支持。...DASK 在企业中的应用：日益壮大的市场 随着其在大型机构中不断取得成功，越来越多的公司开始满足企业对 Dask 产品和服务的需求。
它最大的亮点是可以让开发者在本地和分布式环境中无缝工作。 Dask 解决了传统数据处理库在数据集规模较大时出现的性能瓶颈问题。...Dask 简介与优势 Dask 是一个灵活并且易于使用的 并行计算库，可以在小规模计算机上进行大规模数据处理。它的核心组件包括： Dask Arrays：与 NumPy 类似，但支持计算超大数组。...Dask DataFrame：与 pandas 类似，处理无法完全载入内存的大型数据集。 Dask Delayed：允许将 Python 函数并行化，适合灵活的任务调度。...总结与表格概览 功能 Dask 替代方案 主要优势 Dask DataFrame pandas 处理无法装载到内存的大型数据集 Dask Array NumPy 处理超大数组并行计算 Dask Delayed...普通函数并行化 优化延迟执行、任务调度 未来发展趋势展望 Dask 的灵活性和扩展性使得它在未来的大数据和分布式计算中拥有巨大的潜力。
这个项目的主要目的是加快分布式大数据任务的执行，在那个时候，这些任务是由Hadoop MapReduce处理的。MapReduce在设计时考虑到了可扩展性和可靠性，但性能和易用性一直不是它的强项。...最初的单机并行化目标后来被分布式调度器的引入所超越，这使Dask能够在多机多TB的问题空间中舒适地运行。 1.3 Ray Ray是加州大学伯克利分校的另一个项目，其使命是 "简化分布式计算"。...处理大数据集：适用于针对大型数据集进行数据工程/ ETL 类型的任务。 提供高级 SQL 抽象层（Spark SQL）。 弊端： 需要学习新的执行模型和API，学习曲线陡峭。 调试困难。...为了让事情变得更加复杂，还有Dask-on-Ray项目，它允许你在不使用Dask分布式调度器的情况下运行Dask工作流。...分布式调度器是Dask中可用的调度器之一，它负责协调分布在多台机器上的若干工作进程的行动。
DataFrame是由行和列组成的分布式数据集，类似于传统数据库中的表。...下面是一个基于PySpark的实际应用场景示例，假设我们有一个大型电商网站的用户购买记录数据，我们希望通过分析数据来推荐相关商品给用户。...学习PySpark需要掌握Spark的概念和RDD（弹性分布式数据集）的编程模型，并理解如何使用DataFrame和Spark SQL进行数据操作。...除了PySpark，还有一些类似的工具和框架可用于大规模数据处理和分析，如：Apache Flink: Flink是一个流式处理和批处理的开源分布式数据处理框架。...Dask: Dask是一个用于并行计算和大规模数据处理的Python库。它提供了类似于Spark的分布式集合（如数组，数据帧等），可以在单机或分布式环境中进行计算。
Dask 随着数据科学领域的迅速发展，处理大规模数据集已成为日常任务的一部分。传统的数据处理库，如NumPy和Pandas，在单机环境下表现出色，但当数据集超出内存容量时，它们就显得力不从心。...Dask的作用 Dask的主要作用是提供并行和分布式计算能力，以处理超出单个机器内存容量的大型数据集。...Dask数组：提供了一个类似NumPy的接口，用于处理分布式的大规模数组数据。 Dask数据框：提供了一个类似Pandas的接口，用于处理分布式的大规模表格数据，支持复杂的数据清洗、转换和统计运算。...参数与配置 在使用Dask时，可以通过配置参数来优化性能和资源使用。例如： scheduler和worker的内存限制：可以通过dask.config.set方法来设置。...Dask集群 Dask Distributed模块提供了分布式计算的功能，允许你利用多台机器的计算能力。
Dask 可将数据和计算分布在多个 GPU 上，即可在单一系统也可在多节点集群中运行。...自动收集网站或应用程序上的每个事件，无需向第三方发送数据。PostHog 提供基于用户事件的分析，捕获网站的使用数据，统计各用户在网站中的具体操作。...与Git类似，LakeFS 的数据中会带有提交记录、元数据字段和回滚等信息，此外还有hooks，即在分支合并到主分支前，hooks会检查数据，确保完整性和质量。...Trino是一款用于大数据分析且性能优越的分布式 SQL 分析引擎。Trino 可同时对EB 级数据湖和海量数据仓库进行高效查询。...StreamNative 将 Apache Pulsar 分布式流处理架构与 Kubernetes 和混合云支持等，以及企业级功能、大型数据、认证和授权、性能监控等工具相结合，既简化了应用程序的开发，又简化了流数据应用的部署和管理
比如在主播秀场的PK、送礼、工会冲榜、打赏的活动关键环节，竞争双方的储值大户都希望实时地观察到自身主播在礼物刷榜后的反应，为后台运营决策团队或者后续活动策略提供第一时间的信息反馈。...4、传统直播技术中RTMP协议的延迟问题 RTMP 协议是最传统的直播协议，主播端采用 RTMP 协议推送 H.264/5 和 AAC 编码的视音频数据到云厂商 CDN 服务器进行转封装分发，端到端延迟一般控制在...为了加速信令交互的速度，CDN 可以在某些条件下不去查询媒体信息，直接向客户端返回支持的音视频能力；此时 SDP 的媒体描述中将不包含有具体的音视频配置详细信息。...原来的流程在服务端缓存不命中时需要等待回源拿到数据，才能返回带有 AacConfig 信息的 AnswerSDP。...如上图右：等到 WebRTC 建连成功且回源拿到数据立即下发 RTP 数据。
本篇介绍 8 个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。 1. Dask Dask在大于内存的数据集上提供多核和分布式并行执行。...在Dask中，一个DataFrame是一个大型且并行的DataFrame，由许多较小的 pandas DataFrames组成，沿索引拆分。...# 安装dask pip install dask # 导入dask dataframe import dask.dataframe as dd 原理、使用可参考这篇：安利一个Python大数据分析神器...在单节点的机器上，无论是读取数据，还是数据转换等操作，速度均远胜于pandas。 如果不是分布式而是单节点处理数据，遇到内存不够或者速度慢，也不妨试试这个库。...Pyspark Pyspark 是 Apache Spark 的 Python API，通过分布式计算处理大型数据集。
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