pyarrow读取gzipped拼图文件时的内存使用率极高

pyarrow是一个用于在Python中处理大型数据集的库，它提供了高效的数据存储和处理功能。当使用pyarrow读取gzipped拼图文件时，可能会遇到内存使用率极高的问题。

内存使用率高的原因可能是由于以下几个方面：

1. 文件大小：如果拼图文件非常大，读取整个文件可能会导致内存使用率增加。在处理大型文件时，可以考虑使用流式处理或分块读取的方式，以减少内存占用。
2. 压缩格式：gzipped文件是经过gzip压缩的文件，解压缩后的数据会占用更多的内存空间。在读取gzipped文件时，pyarrow会自动解压缩数据并加载到内存中，因此可能会导致内存使用率增加。可以考虑使用其他压缩格式或者在读取时指定解压缩选项，以减少内存占用。
3. 数据处理方式：pyarrow提供了多种数据处理方式，例如将数据加载到内存中的表格结构（Table）或者使用迭代器逐行读取数据。选择合适的数据处理方式可以减少内存使用率。

针对这个问题，可以尝试以下解决方案：

1. 使用流式处理：如果拼图文件非常大，可以考虑使用流式处理的方式，逐行或逐块读取数据，而不是一次性加载整个文件到内存中。这样可以减少内存占用。
2. 使用其他压缩格式：如果可能的话，可以尝试使用其他压缩格式，例如bz2或xz，这些格式在解压缩后可能占用更少的内存空间。
3. 指定解压缩选项：在使用pyarrow读取gzipped文件时，可以指定解压缩选项，例如设置compression='gzip'，或者使用pyarrow.Codec来自定义解压缩方式。通过调整解压缩选项，可以控制内存使用率。

总结起来，当使用pyarrow读取gzipped拼图文件时，为了降低内存使用率，可以考虑使用流式处理、其他压缩格式或者调整解压缩选项。具体的解决方案需要根据实际情况和需求进行选择。