如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...因此，我们将创建一个有6列的虚拟数据集。第一列是一个时间戳——以一秒的间隔采样的整个年份，其他5列是随机整数值。 为了让事情更复杂，我们将创建20个文件，从2000年到2020年，每年一个。...让我们对Dask做同样的事情。...: 15分半钟似乎太多了，但您必须考虑到在此过程中使用了大量交换内存，因为没有办法将20+GB的数据放入16GB的RAM中。...一个明显的赢家，毋庸置疑。 让我们在下一节结束这些内容。 结论 今天，您学习了如何从Pandas切换到Dask，以及当数据集变大时为什么应该这样做。
前言 读者来信 我之前是 1、先用arcgis 栅格转点 2、给点添加xy坐标 3、给添加xy坐标后的点通过空间连接的方式添加行政区属性 4、最后计算指定行政区的质心 之前的解决办法是用arcgis 完成第一步和第二步...，虽然完成的很慢，但是看起来好像没太大问题 但是第三步用arcgis会卡死，后来用geopandas也会卡死，后来了解到dask-geopandas，但是处理了两百万个点左右好像也报错了，不知道是我写的代码有问题还是我对...这是因为这些操作往往需要大量的内存和CPU资源。 空间连接特别是在点数据量很大时，是一个资源密集型的操作，因为它需要对每个点检查其与其他几何对象（如行政区边界）的空间关系。...这样可以避免在每个分区上重复昂贵的CRS转换操作。 调整npartitions npartitions的选择对性能和内存使用有重大影响。太少的分区可能会导致单个分区过大，而太多的分区则会增加调度开销。...你可能需要实验不同的npartitions值来找到最佳平衡。 检查最终保存步骤 在保存结果时，如果尝试将整个处理后的数据集写入单个文件，这可能也会导致内存问题。
在这儿你可以尝试不同的东西，可以嵌入图形内联，可以利用Notebook做很多事情。 最近我出版了《Python的数据科学手册》。...这是因为matplotlib久经考验，从2002年人们就在用它。使用哈勃太空望远镜的空间望远镜科学研究所，在2004、2005年在当中投入了大量资源。你可以用它做任何事情。...Dask所做的是，能够让你做相同的事情，但不需进行实际的计算。保存了定义计算的任务图。当你将数组乘以4时，它会保存起来构建出类似这样的图。...因此在底部我们得到数据和数组，在五个不同的核心 我们将数据乘以4，取当中的最小值。当然最小值中的最小值，即为最小的。Dask知道这些操作和聚合的关联性，最后你得到该任务图，但没有进行任何计算。...有时候这会导致事情变得复杂，有时这意味着存在完成任务的许多不同方法。因为每个人都在这个他们喜爱的语言上创建自己的API，但我认为这也是最大的优势。
唯一的区别是使用的预训练模型不同。 这篇文章使用Kaggle的ARXIV数据集是在CC0：公共域许可证下发布的，所以请先阅读其使用授权的要求。...为了有效地处理如此大的数据集，使用PANDA将整个数据集加载到内存中并不是一个好主意。为了处理这样大的数据，我们选择使用DASK将数据分为多个分区，并且仅将一些需要处理的分区加载到内存中。...的API访问 步骤1：将JSON文件加载到Dask Bag中 将JSON文件加载到一个Dask Bag中，每个块的大小为10MB。...只需要一行代码就可以下载预训练的模型，我们还编写了一个简单的辅助函数，将Dask dataframe分区的整个文本列转换为嵌入。...完成了以上步骤以后就可以查询Milvus集合中的数据了。
hdl:21.14100/223fa794-73fe-4bb5-9209-8ff910f7dc40 从第1行输出信息来看，dset依然是xarray.Dataset类型的变量，请注意看第9和10行的变量中新增的...按照chunk参数指定的500MB的大小，dask并非将7个nc文件的数据一次性读取到系统内存中，而是遵从一块一块数据读取的原则。...当然dask也可以把这些chunks分发到不同的cpu核上进行处理。 那么多大的chunk比较合适呢？...那么有没有办法强制xarray进行数据计算呢？办法当然是有的，computer函数就可以实现此目的。...，而dask client可以把任务分发至不同的cpu核上，实现并行化处理。
Dask的最初目的只是为了将NumPy并行化，这样它就可以利用具有多个CPU和核心的工作站计算机。与Spark不同，Dask开发中采用的最初设计原则之一是 "无发明"。...2 选择正确的框架 这里没有简单明了的方法来选择 "最佳 "框架，就像每个复杂的问题一样，答案在很大程度上取决于我们具体工作流程中的背景和许多其他因素。...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。...这使得在Ray集群上运行Dask任务的吸引力非常明显，也是Dask-on-Ray调度器存在的理由。
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 DataFrame会被分割成多个部门，每个部分称之为一个分区，每个分区都是一个相对较小的 DataFrame，可以分配给任意的worker，并在需要复制时维护其完整数据。...具体操作就是对每个分区并 行或单独操作(多个机器的话也可以并行)，然后再将结果合并，其实从直观上也能推出Dask肯定是这么做的。...dask中的数表处理库 import sys # 外部参数获取接口 面对海量数据，跑完一个模块的代码就可以加一行gc.collect()来做内存碎片回收，Dask Dataframes与Pandas..., 58 tasks 与pandas不同，这里我们仅获取数据框的结构，而不是实际数据框。
那么，有没有更好的办法呢？ 期望实现的目标 先定我们觉得更合理的目标，然后讨论如何实现。以下是笔者觉得合理的目标： 用户还是在 DevOps 管理自己的凭证。...与 withCredentials 不同的是，zWithCredentials 根据凭证 id 获取凭证时，不是从 Jenkins 上获取，而是从 DevOps 平台获取。...因为那样做的成本太高了。 那怎么办呢？ 笔者想到的办法是在 zWithCredentials 中做一些 hack 操作。...也就是 zWithCredentials 除了从 DevOps 平台获取凭证，还在 Jenkins 中创建一个 Jenkins 凭证。在 Jenkins 任务执行完成后，再将这个临时凭证删除。...这样就可以适配那些只认 Jenkins 凭证 id 的插件了。 对凭证本身的加密 DevOps 平台在存储凭证、传输凭证给 Jenkins 时，都需要对凭证进行加密。
性能 Dask 中的 dataframe 基本上由许多个 pandas 的 dataframe 组成，他们称为分区。...但是因为 Dask 需要支持分布式，所以有很多 api 不完全和 pandas 中的一致。并且在涉及到排序、洗牌等操作时，在 pandas 中很慢，在 dask 中也会很慢。...Spark 中也有Spark-mllib 可以高效的执行编写好的机器学习算法，而且可以使用在spark worker上执行sklearn的任务。能兼容 JVM 生态中开源的算法包。...或者不希望完全重写遗留的 Python 项目 你的用例很复杂，或者不完全适合 Spark 的计算模型（MapReduce） 你只希望从本地计算过渡到集群计算，而不用学习完全不同的语言生态 你希望与其他...如果你已经在使用大数据集群，且需要一个能做所有事情的项目，那么 Spark 是一个很好的选择，特别是你的用例是典型的 ETL + SQL，并且你在使用 Scala 编写程序。
最近有粉丝问我：“猫哥，当我在处理大量数据时，Python 的 pandas 性能瓶颈让我头疼，能推荐个好用的并行处理工具吗？” 今天猫头虎就来聊聊如何用 Dask 高效解决问题。...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 的延迟计算与并行任务调度 在数据科学任务中，Dask 的延迟计算机制 能大幅减少内存消耗，优化计算性能。通过使用 dask.delayed，我们可以将函数并行化处理。...任务粒度过细：切分任务时，不要让每个任务过于细小，否则调度开销过大。 5....常见问题解答 (QA) Q1: 猫哥，我的 Dask 任务运行很慢，怎么办？ A: 首先检查是否适当地设置了 chunks 大小，以及是否有过多的小任务。
在今天的文章中，我将为大家简要介绍如何基于dask对geopandas进一步提速，从而更从容的应对更大规模的GIS分析计算任务。...()将其转换为dask-geopandas中可以直接操作的数据框对象，其中参数npartitions用于将原始数据集划分为n个数据块，理论上分区越多并行运算速度越快，但受限于机器的CPU瓶颈，通常建议设置...，以非矢量和矢量运算分别为例： 2.2 性能比较 既然使用了dask-geopandas就是奔着其针对大型数据集的计算优化而去的，我们来比较一下其与原生geopandas在常见GIS计算任务下的性能表现...，可以看到，在与geopandas的计算比较中，dask-geopandas取得了约3倍的计算性能提升，且这种提升幅度会随着数据集规模的增加而愈发明显，因为dask可以很好的处理内存紧张时的计算优化：... 当然，这并不代表我们可以在任何场景下用dask-geopandas代替geopandas，在常规的中小型数据集上dask-geopandas反而要慢一些，因为徒增了额外的分块调度消耗。
就算不发生OOM，Task的处理性能我们也不能接受 因此，现阶段Shuffle partition数量只能针对不同的任务不断的去优化调整，才能得到一个针对这个任务的最优值。...所有，有没有一种办法，可以让我们在执行过程中动态的设置shuffle partition数量，让其达到一个近似最优值呢？...对于数据倾斜问题，我们也有多种解决办法。比如： 如果partition数据从外界获取，就保证外界输入的数据是可以Split的，并保证各个Split后的块是均衡的。...就可以对Key加一些前缀或者后缀来分散数据 从shuffle的角度出发，如果两个join的表中有一个表是小表，可以优化成BroadcastHashJoin来消除shuffle从而消除shuffle引起的数据倾斜问题...一般情况下，一个分区是由一个task来处理的。经过优化，我们可以安排一个task处理多个分区，这样，我们就可以保证各个分区相对均衡，不会存在大量数据量很小的partitin了。
本文将由浅入深地介绍Pandas在分布式计算中的常见问题、常见报错及如何避免或解决，并通过代码案例进行解释。...二、Dask简介Dask是Pandas的一个很好的补充，它允许我们使用类似于Pandas的API来处理分布式数据。Dask可以自动将任务分配到多个核心或节点上执行，从而提高数据处理的速度。...与Pandas相比，Dask的主要优势在于它可以处理比内存更大的数据集，并且可以在多台机器上并行运行。三、常见问题1. 数据加载在分布式环境中，数据加载是一个重要的步骤。...类型不匹配报错信息：TypeError原因分析：操作过程中涉及到了不同类型的对象之间的非法运算。解决措施：仔细检查参与运算的各列的数据类型是否一致；必要时使用astype()转换数据类型。3....五、总结通过引入Dask库，我们可以轻松实现Pandas的分布式计算，极大地提高了数据处理效率。然而，在实际应用过程中也会遇到各种各样的挑战。
ai对话—多线程并发处理问题 先简单回顾一下旧版本的对话接口如何实现 其实这里更多是涉及到多线程工作上的学习问题 在初代版本中 我自己以为的搞了一个线程池就能完成多线程的任务了 Java public...实际上那些发送请求获取答案的操作都是在这个线程中做的 BigModelNew bigModelNew = null; if (getHistory(userid)!...在异步任务的实现中，使用CompletableFuture.supplyAsync()方法创建一个异步任务，并在其中执行具体的业务逻辑。...的静态变量中的userId给写死了，并且在初始化的时候 还要根据userId进行查询历史记录 如果有 就填充到其中的历史记录消息数组当中 Java // 从 Redis 中获取对话历史 public...实际上那些发送请求获取答案的操作都是在这个线程中做的 BigModelNew bigModelNew = null; if (getHistory(userid)!
大规模数据科学任务向来都是丢给分布式计算专家来做的，或者至少是熟悉此类概念的人员。大多数分布式系统的设计者给用户提供了调节「旋钮」，并留下了大量的系统配置。...在我的案例中，我想在 10KB 和 10TB 的数据上使用相同的 Pandas 脚本，并且希望 Pandas 在处理这两种不同量级的数据时速度一样快（如果我有足够的硬件资源的话）。...在以后的博客中，我们将讨论我们的实现和一些优化。目前，转置功能相对粗糙，也不是特别快，但是我们可以实现一些简单优化来获得更好的性能。...数据科学家应该用 DataFrame 来思考，而不是动态的任务图 Dask 用户一直这样问自己： 我什么时候应该通过 .compute() 触发计算，我什么时候应该调用一种方法来创建动态任务图？...我什么时候应该调用 .persist() 将 DataFrame 保存在内存中？ 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？
，且整个过程中因为中间各种临时变量的创建，一度快要撑爆我们16G的运行内存空间。...'count'}) ) 图6 那如果数据集的数据类型没办法优化，那还有什么办法在不撑爆内存的情况下完成计算分析任务呢？...IO流，每次最多读取设定的chunksize行数据，这样我们就可以把针对整个数据集的任务拆分为一个一个小任务最后再汇总结果： from tqdm.notebook import tqdm # 在降低数据精度及筛选指定列的情况下...中循环提取每个块并进行分组聚合，最后再汇总结果 result = \ ( pd .concat([chunk .groupby(['app', 'os'], as_index...，从始至终我们都可以保持较低的内存负载压力，并且一样完成了所需的分析任务，同样的思想，如果你觉得上面分块处理的方式有些费事，那下面我们就来上大招： 「利用dask替代pandas进行数据分析」 dask
容错性：通过数据和任务的冗余设计，分布式系统可以在部分节点失效时继续正常运行。资源共享：分布式系统允许多个节点共享计算资源和数据。常见架构集中式架构：一个中心节点负责任务分配和协调。...分布式计算的基础理论CAP 定理CAP 定理指出，在一个分布式系统中，不可能同时满足以下三个属性：一致性（Consistency）：所有节点对同一数据的视图是一致的。...其核心思想是将计算分为两个阶段：Map 阶段：将任务分解为多个子任务，并分发到不同节点。Reduce 阶段：将节点的计算结果汇总得到最终结果。...跨平台支持：Python 程序可以运行在不同的操作系统上，方便集群部署。常用工具和框架1. DaskDask 是一个开源的并行计算库，支持动态任务调度和大规模数据处理。...CeleryCelery 是一个分布式任务队列，适用于处理异步任务和定时任务。特点：支持多种消息队列，如 RabbitMQ 和 Redis。易于集成到现有应用中。丰富的扩展功能。
我觉得Dask的最牛逼的功能是：它兼容大部分我们已经在用的工具，并且只需改动少量的代码，就可以利用自己笔记本电脑上已有的处理能力并行运行代码。...3、Dask安装 可以使用 conda 或者 pip，或从源代码安装dask 。...这些集合类型中的每一个都能够使用在RAM和硬盘之间分区的数据，以及分布在群集中多个节点上的数据。...之所以被叫做delayed是因为，它没有立即计算出结果，而是将要作为任务计算的结果记录在一个图形中，稍后将在并行硬件上运行。...5、总结 以上就是Dask的简单介绍，Dask的功能是非常强大的，且说明文档也非常全，既有示例又有解释。感兴趣的朋友可以自行去官网或者GitHub学习，东哥下次分享使用Dask进行机器学习的一些实例。
不过实际上，Python 生态系统中存在诸多工具可以解决这一问题。 近日，在 AI 研习社公开课上，毕业于澳大利亚国立大学的尹立博介绍了全局解释器锁（GIL）和提升并发性的不同思路。...协作式多任务： 在 I/O 前主动释放 GIL，I/O 之后重新获取。...Python 中的异步是一种在单一线程内使用生成器实现的协程，比线程能更高效地组织非阻塞式任务。协程的切换由 Python 解释器内完成。...范式 细粒调度带来较低的延迟 在 Dask 中，我们更关注的是 Distributed。...它是 Dask 在异构集群上的扩展。它的网络结构遵循客户 – 调度器 – 工作节点这样的形式，因此要求所有节点拥有相同的 Python 运行环境。
在Flink中，只有“按键分区流”KeyedStream才支持设置定时器的操作，所以之前的代码中我们并没有使用定时器。所以基于不同类型的流，可以使用不同的处理函数，它们之间还是有一些微小的区别的。...13.1 Flink中的状态 在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。...我们知道，在进行按键分区（keyBy）之后，具有相同键的所有数据，都会分配到同一个并行子任务中；所以如果当前任务定义了状态，Flink就会在当前并行子任务实例中，为每个键值维护一个状态的实例。...所以我们还需要在外面直接把它定义为类的属性，这样就可以在不同的方法中通用了。而在外部又不能直接获取状态，因为编译时是无法拿到运行时上下文的。...在Flink的Source任务中将数据读取的偏移量保存为状态，这样就可以在故障恢复时从检查点中读取出来，对数据源重置偏移量，重新获取数据。
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