cuDF的设计旨在在GPU上处理大规模数据集，提供了对数据处理任务的高性能支持。 Dask: Dask是一个灵活的Python并行计算库，使得在工作流程中平滑而简单地实现规模化。...Dask-cuDF: Dask-cuDF在需要的情况下扩展Dask，以允许其DataFrame分区使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame进行处理。...没有真正的“object”数据类型： 与Pandas和NumPy不同，cuDF不支持“object”数据类型，用于存储任意Python对象的集合。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。
Dask Dask在大于内存的数据集上提供多核和分布式并行执行。...# 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...Dask！...cuDF 是一个 Python GPU DataFrame 库，基于 Apache Arrow 列式内存格式构建，用于数据操作。...cuDF 提供类 pandas 的 API，因此数据分析师也是无需了解 CUDA 编程细节的。
dask（dask_cuda）。...我们首先将其转换为Parquet格式，因为大多数数据湖都存在于存储有Parquet文件的对象存储中。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。...特征工程 现在我们对它的工作原理有了一个了解，让我们看一个更高级的功能工程管道。 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。...在此阶段值得注意的是，RAPIDS cuDF只能利用一个GPU。如果我们希望扩展到单个GPU之外，则需要利用`dask_cudf`。 建模 对于高级建模部分，我们将再次利用xgboost作为主要方法。...如果您想了解更多有关如何利用RAPIDS加速Cloudera Machine Learning中的机器学习项目的信息，请务必查看博客系列的第1部分和第2部分。
, cumlprint(f'GPU found: {torch.cuda.is_available()}')五、GPU加速SQL查询利用RAPIDS的cudf和BlazingSQL组件,可以加速MySQL..., cuml用于GPU加速import cudf, cuml读取数据到GPU内存df = cudf.read_csv('data.csv') 在GPU上做聚合、排序、分组操作df_grouped = df.groupby...七、多GPU并行处理针对超大规模数据,我们还可以使用多块GPU并行处理:初始化分布式Dask CUDA集群from dask_cuda import LocalCUDAClustercluster =...LocalCUDACluster()并行读取数据分片import dask.dataframe as dddf = dd.read_csv('data-*.csv') 在多GPU上分布式处理df = df.map_partitions...(transform_on_gpu) df = df.groupby(['dept']).mean().compute()上述代码使用Dask在多GPU上并行读取数据分片和处理,可以实现数百GB甚至TB
RAPIDS支持轻量级大数据框架DASK，使得任务可以获得多GPU、多节点的GPU加速支持。...cuDF继续改进其Pandas API兼容性和Dask DataFrame互操作性，使我们的用户可以最大程度地无缝使用cuDF。 在幕后，libcudf的内部架构正在经历一次重大的重新设计。...它支持将数据从cuDF DataFrames加载到XGBoost时的透明性，并且提供更加简洁的全新Dask API选项（详细信息请参见XGBoost存储库）。...Dask Dask在HPC和Kubernetes系统上实现了标准化部署，包括支持与客户端分开运行调度程序，从而使用户可以在本地笔记本计算机上轻松地启动远程集群上的计算。...Dask还为使用云但无法采用Kubernetes的机构添加了AWS ECS原生支持。
https://developer.nvidia.com/rapids 在本文中，将讨论其中的一些RAPIDS库，并进一步了解Maingear的新型Data Science PC。...https://github.com/rapidsai/cudf https://github.com/rapidsai/cuml Pandas和sciKit-learn是两个主要的数据科学库，因此让我们进一步了解...cuDF：数据帧操作 cuDF提供了类似Pandas的API，用于数据帧操作，因此，如果知道如何使用Pandas，那么已经知道如何使用cuDF。...如果想跨多个GPU分配工作流，则还有Dask-cuDF库[5]。.../zh/0.10.0/10min.html#When-to-use-cuDF-and-Dask-cuDF
Modin VS Vaex Modin VS Dask Modin VS cuDF 为什么需要Modin？ Pandas是python数据分析最常用的工具库，数据科学领域的大明星。...前面说过，Modin使用Ray或Dask作为后端，在这里我们使用 dask，命令行输入以下代码同时安装Modin和Dask： pip install modin[dask] 接下来是导入Modin，...现在有很多库可以实现对Pandas的加速，比如Dask、Vaex、Ray、CuDF等，Modin和这些库对比有什么样的优势呢？...「Modin Vs Dask」 Dask既可以作为Modin的后端引擎，也能单独并行处理DataFrame，提高数据处理速度。...RAPIDS (cuDF)」 RAPIDS加速效果非常好，但它需要有GPU的加持，没有Modin那么便捷。
Dask 是一个灵活的开源库，适用于 Python 中的并行和分布式计算。 什么是 DASK ？ Dask 是一个开源库，旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。...此方法适用于 Hadoop HDFS 文件系统以及云对象存储（例如 Amazon 的 S3 存储）。 该单机调度程序针对大于内存的使用量进行了优化，并跨多个线程和处理器划分任务。...| Dask + NVIDIA：推动可访问的加速分析 NVIDIA 了解 GPU 为数据分析提供的强大性能。因此，NVIDIA 致力于帮助数据科学、机器学习和人工智能从业者从数据中获得更大价值。...它基于 Dask-cuDF 库构建，可提供高级抽象层，从而简化大规模高性能 ETL 运算的创建。...| 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。
RAPIDS cuGraph库是一组图形分析，用于处理GPU数据帧中的数据 - 请参阅cuDF。...关联文章： nvidia-rapids︱cuDF与pandas一样的DataFrame库 NVIDIA的python-GPU算法生态 ︱ RAPIDS 0.10 nvidia-rapids︱cuML...这些原语会被用于将源和目标边缘列从Dask Dataframe转换为图形格式，并使PageRank能够跨越多个GPU进行缩放。 下图显示了新的多GPU PageRank算法的性能。...这组运行时刻包括Dask DataFrame到CSR的转换、PageRank执行以及从CSR返回到DataFrame的结果转换。...(using read_csv) Dataframe gdf = cudf.read_csv("graph_data.csv", names=["src", "dst"], dtype=["int32
cuDF（https://github.com/rapidsai/cudf）是一个基于Python的GPU DataFrame库，用于处理数据，包括加载、连接、聚合和过滤数据。...2.5 groupby ---- 1 cuDF背景与安装 1.1 背景 cuDF在过去一年中的发展速度非常之快。...cuDF继续改进其Pandas API兼容性和Dask DataFrame互操作性，使我们的用户可以最大程度地无缝使用cuDF。 在幕后，libcudf的内部架构正在经历一次重大的重新设计。...此外，libcudf 0.10添加了许多新的API和算法，包括基于排序、支持空数据的分组功能、分组功能分位数和中位数、cudf :: unique_count，cudf :: repeat、cudf :...cuDF 到pandas >>> import cudf >>> gdf = cudf.DataFrame({'a': [1, 2, None], 'b': [3, None, 5]}) >>> gdf.fillna
Maven 生命周期（需了解） Maven 中定义了三种标准的生命周期：清理（clean），默认（default）(有时候也称为构建)，和站点（site）。 这三种生命周期互相独立。...每种生命周期包含一些步骤，这些步骤是有序的。 1、clean 生命周期：清理项目，包含三个步骤。 1）pre-clean：执行清理前需要完成的工作。 2）clean：清理上一次构建生成的文件。...---- 这些生命周期中的步骤序列很重要，因为 maven 运行的时候就是按顺序来进行的。... mvn post-clean，整个 clean 生命周期中的 pre-clean 和 clean，post-clean 都会被运行。...maven 的生命周期是独立的，即可以直接运行 mvn clean install site 这三套生命周期, 这等于分别运行 mvn clean, mvn install, mvn site。
Dask https://dask.org/ Dask 是一个用于并行计算的开源库，可将 Python 包扩展到多台机器上。...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。...Dask 可与 Rapids cuDF、XGBoost 和 Rapids cuML 集成，用于 GPU 加速的数据分析和机器学习。...BlazingSQL是cuDF的SQL接口，具有支持大规模数据科学工作流（包括提取，转换，加载）和企业数据集的各种功能。...LakeFS 可以帮助用户创建独立、零拷贝（Zero-copy）的数据分支，且在运行、测试和建模分析中，又不存在破坏共享对象的风险。
RAPIDS还集成了：用于深度学习的PyTorch和Chainer，用于可视化的Kepler GL，以及用于分布式计算的Dask [4]。...在Google Colaboratory笔记本上也有另一个例子，使用cuDF进行预处理。使用cuDF而不是Pandas，可以加快预处理速度，尤其是在处理大量数据时。...通过在预处理阶段使用cuDF而不是Pandas，可以为本示例的整个工作流程减少执行时间。...如果有兴趣了解更多信息，可以下边链接获得一些示例。 https://github.com/rapidsai/notebooks?...source=post_page--------------------------- 还创建了另外两个笔记本来探索RAPIDS cuGraph和Dask库。如果有兴趣了解更多信息，请查看下边链接。
对比python中的datatable、pandas、dask、cuDF、modin，R中data.table以及spark、clickhouse 3....目前已有研究 H2O团队一直在运行这个测试项目， 其中： Python用到了:(py)datatable, pandas, dask, cuDF（moding.pandas在下文作者亲自测试了下）; R
与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF...这已经在Python阵营中产生了解决方案解决方案，以及更加强调并行性的替代语言，例如GoLang。...工作节点中的数据使用Apache Arrow对象存储，这些对象在节点上工作的所有进程之间提供零对象共享。工作节点具有自己的本地调度程序，进一步减少了全局调度程序的开销。...Dask不会序列化复杂的依赖项。Ray结果存储不能存储一些非常基本的Python对象，例如collections.Counter。...与Dask不同，它可以很好地序列化嵌套的Python对象依赖项，并有效地在进程之间共享数据，线性地扩展复杂的管道。
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器...7种Python工具 dask pandas datatable cuDF Polars Arrow Modin 2种R工具 data.table dplyr 1种Julia工具
根的类别 全局对象的引用（C#中不允许，但CIL代码允许分配全局对象） 静态对象和字段的引用 应用程序代码库中的局部对象引用 传递进一个方法的对象参数的引用 等待被终结的对象的引用 任何引用对象的CPU...寄存器 延迟对象初始化 当一次实例化大量对象，会大大增加垃圾回收器的压力，但又不是所有的对象都立马需要使用，这时可以使用Lazy延迟对象实例化。...也就是说如果在第一次执行垃圾回收时，存活下来的对象会进入第1代，如果在第2次垃圾回收之后该对象仍然没有被当作垃圾回收掉，它就会成为第2代对象，2代对象就是最老的对象不会在提升代数。...大对象和小对象的处理方式有很大区别，比如内存碎片整理，在内存中移动大对象的成本是昂贵的。 从代的角度看，大对象属于第2代对象，因为只有在2代回收时才会处理大对象。...大对象和第2代对象是一起回收的，如果大对象或者第2代对象占用空间超过其阀值时，就会触发第2代对象和大对象的回收。
有的时候博客内容会有变动，首发博客是最新的，其他博客地址可能会未同步,认准https://blog.zysicyj.top Bean 的生命周期 在Spring框架中，Bean的生命周期是指Bean从创建到销毁的过程...这个过程包括了多个阶段，Spring提供了多种方式来干预Bean的生命周期，例如通过实现特定的接口或者通过注解。...Bean的生命周期阶段 「实例化(Instantiation)」: 这是Bean生命周期的第一步，Spring容器会使用构造器创建Bean实例。...「生命周期回调接口」: 实现 InitializingBean和 DisposableBean接口来自定义初始化和销毁的行为。...理解Bean的生命周期对于编写高效的Spring应用程序非常重要，它可以帮助开发者更好地管理Bean的状态和资源。 本文由 mdnice 多平台发布
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