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。在CPU上，Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上的操作。...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。...浮点运算： cuDF利用GPU并行执行操作，因此操作的顺序不总是确定的。这影响浮点运算的确定性，因为浮点运算是非关联的。...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-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能的数据处理，特别是当数据集太大，无法容纳在单个GPU内存中时。
Dask Dask是一个开源库，可以让我们使用类似于PANDA的API进行并行计算。通过运行“ pip install dask[complete]”在本地计算机上进行安装。...Milvus是最受欢迎的开源矢量数据库之一，所以我们在本文中选择使用它，并且我们这里使用的是单机版，因为我们只在本地机器上运行Milvus。...要创建一个集合，首先需要指定集合的模式。在本文示例中利用Milvus 2.1字符串索引和字段来存储与每篇论文相关的所有必要元数据。...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。....compute()[0] ] # Insert data collection.insert(data) 需要注意的是添加到数据变量中的列的顺序必须与创建时定义的字段变量的顺序相同
3.3 数据倾斜与rebalance 在使用Dask.array进行计算时，可能会出现数据倾斜的情况。...='threads') 除了多线程任务调度器，Dask还提供了dask.multiprocessing.get函数用于在本地多进程环境中执行计算，以及dask.distributed.Client类用于在分布式集群上执行计算...通过使用分布式计算资源，我们可以处理更大规模的数据集，从而提高计算效率。 7. Dask.array与分布式计算 7.1 分布式集群的配置 Dask.array可以利用分布式计算资源来进行并行计算。...为了减少数据复制，我们可以使用da.rechunk函数来手动调整数组的分块大小。较小的分块大小可以减少中间数组的大小，从而减少数据复制的开销。...8.2 使用原地操作 在Dask.array中，原地操作是一种可以提高性能的技巧。原地操作指的是在进行数组计算时，将计算结果直接存储在原始数组中，而不创建新的数组。
官方：https://dask.org/ Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构，并且既可在本地计算机上运行，也可以扩展到在集群上运行。...这一点也是我比较看中的，因为Dask可以与Python数据处理和建模的库包兼容，沿用库包的API，这对于Python使用者来说学习成本是极低的。...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。...a = inc(x) b = double(x) c = add(a, b) output.append(c) total = sum(output) 45 上面代码在单个线程中按顺序运行...>>> total.compute() 45 由于数据集较小无法比较时间，这里只介绍下使用方法，具体可自己动手实践下。
最后，分布式数据库方案则使用分布式数据库中的大对象机制，将元数据与大对象统一存放在数据库中，在支持批次管理、版本管理、流程管理等元数据管理特性时不需要借助额外第三方数据库进行支持。...在同类开源分布式数据库中，SequoiaDB是唯一一款原生集成行存储与块存储双引擎的数据库。...首先，协调节点或客户端会生成（或者用户指定）一个全局唯一的描述符，同时将传入的数据按照用户指定的pagesize大小切片，最后针对每一个切片按照（描述符+切片id）进行散列，用于决定该切片存在哪个数据分区中...注意，集合的分区键设定并不作用于大对象。 在每个分区中，当接收到数据分片后会根据（描述符+切片id）进行再一次散列，决定元数据桶的位置。...当用户读取大对象时，协调节点按照其（描述符+偏移+长度）计算出需要读取多少个切片，以及每个切片所在的数据分区，最后将数据节点返回的数据按顺序排列返回客户端。
dask的理解有问题，想要请教一下大佬 读者的问题涉及到地理信息系统（GIS）操作的一系列步骤，具体包括将栅格数据转换为点数据、为这些点数据添加XY坐标、通过空间连接给这些点添加行政区属性、以及计算指定行政区的质心...代码审查：仔细检查实现代码，尤其是dask-geopandas的部分，确认是否正确使用了并行计算和数据分区功能。 批处理：如果可能，尝试将数据分成更小的批次进行处理，而不是一次性处理所有点。...() 检查几何对象是否在某个多边形内 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...例如，在合并或连接操作之前，仔细考虑是否所有列都需要参与操作。 使用更高效的空间连接 在使用dask_geopandas进行空间连接时，确保操作是高效的。...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）。
文档检索问题可以定义为查找与查询匹配的top-k最相似的文档，其中相似性定义为文档向量与查询向量之间的点积或余弦距离。tf-idf是一个归一化频率。...因此，我们可以在划分IDF分数（在每个发布列表的头部）之后，计算具有匹配项的发布列表的所有TF分数的总和。Lucene还支持查询级别提升，其中一个提升因子可以附加到查询条件。...Lucene提供了一个明确的“优化” 分布式索引 对于大型语料库（如Web文档），索引通常分布在多台机器上。有两种分配模式：术语分区和文档分区。...p6.png 在文档分区中，文档随机分布在构建索引的不同分区中。在术语分区中，术语分布在不同的分区上。我们将讨论文档分区，因为它更常用。...不做更改：在这里我们假设文档均匀分布在不同的分区上，所以本地IDF代表了实际IDF的一个很好的比例。 额外的：在第一轮中，查询被广播到返回其本地IDF的每一列。
行列混存的块索引–元数据 元数据： 上面介绍了一个分区的数据存储格式，相应的元数据包括： 分区元数据 列元数据 列Block元数据。...其中分区元数据包含该分区总行数，单个block中的列行数等信息； 列元数据包括该列值类型，整列的MAX/MIN值，NULL值数目，直方图信息，用于加速查询； 列block元数据也包含该列的MAX/MIN...ADB 的数据分布对查询性能有着直接的影响： 数据分布要均匀，避免数据倾斜 典型查询要能够基于“一级分区键” 多表JOIN要能够基于“一级分区键” 利用维度表避免数据在分区键Shuffle 利用二级分区和聚簇列减少...I/O消耗 本地加速关联—分布式计算local join: 在设计表的一级分区方案务必根据查询SQL的特点来确定，分布式计算平台下，实现多表join关联查询加速，需要优先考虑local join。...分布式计算：本地计算&并行计算 大数据计算情况，本地计算避免数据跨节点，充分利用分布式多计算资源的能力。
优点 可扩展性— Dask可以在本地计算机上运行并扩展到集群 能够处理内存不足的数据集 即使在相同的硬件上，使用相同的功能也可以提高性能(由于并行计算) 最少的代码更改即可从Pandas切换 旨在与其他...为什么每个数据科学家都应该使用Dask Modin 网站：https：//github.com/modin-project/modin 总览 Modin与Dask相似之处在于，它试图通过使用并行性并启用分布式...与Dask不同，Modin基于Ray(任务并行执行框架)。 Modin优于Dask的主要好处是Modin可以自动处理跨计算机核心分发数据(无需进行配置)。...优点 最小化系统内存的使用，使其能够扩展到数百万行 对于在SQL数据库之间进行迁移很有用 轻巧高效 缺点 通过很大程度地减少对系统内存的使用，petl的执行速度会变慢-不建议在性能很重要的应用程序中使用...如果要处理的数据非常大，并且数据操作的速度和大小很大，Spark是ETL的理想选择。
虽然 panda 是 Python 中用于数据处理的库，但它并不是真正为了速度而构建的。了解一下新的库 Modin，Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。...这对于较小的数据集工作得很好，因为你可能不会注意到速度上的差异。但是，随着数据集越来越大，计算量越来越大，如果只使用单个 cpu 核，速度会受到很大的影响。...上面的图是一个简单的例子。Modin 实际上使用了一个“分区管理器”，它可以根据操作的类型改变分区的大小和形状。例如，可能有一个操作需要整个行或整个列。...在这种情况下，“分区管理器”将以它能找到的最优方式执行分区和分配到 CPU 核上。它是非常灵活的。 为了在执行并行处理时完成大量繁重的工作，Modin 可以使用 Dask 或 Ray。...它们都是使用 Python api 的并行计算库，你可以选择一个或另一个在运行时与 Modin 一起使用。Ray 目前是最安全的一个，因为它更稳定 —— Dask 后端是实验性的。
星型join优化 决策支持系统或数据仓库的简单模型是星型模型，其中事件在大型事实表中收集，而较小的支持表（维度表）用于描述数据。...MAPJOIN通过将较小的表加载到内存中的hashmap中并在流传输时将key与较大的表匹配来处理。...先前的实现有一下几个步骤： local work 通过标准表扫描（包括过滤器和投影）从本地计算机上的源读取记录 在内存中构建哈希表 将哈希表写入本地磁盘 将哈希表上传到dfs 将哈希表添加到分布式缓存中...map task 从本地磁盘（分布式缓存）读取哈希表到内存中 匹配记录的key和hash表的key 组合匹配并写入输出 没有reduce 先前实现的局限性 Hive 0.11之前的MAPJOIN实现具有以下限制...HDFS上传：必须将数据带回群集并通过分布式缓存进行复制以供任务节点使用。 在客户端计算机上预处理哈希表也有一些好处： 存储在分布式缓存中的内容可能小于原始表（filter和projection）。
Spark处理Map的定向非循环图（DAG）减少计算管道，在整个DAG处理过程中保持数据在工作人员之间的分布。任务图在功能上定义，并且在优化DAG计算顺序之后懒惰地执行任务。...Dask和Ray都基于Spark的DAG并发功能评估的核心思想，数据在整个过程中保持分布。...它支持本地（串行，线程，多处理，Loky）和分布式后端（Spark，Dask，Ray）。类似地调用分布式框架，在可能的情况下将数据分布在整个管道中。...与单节点相比的加速比也随着数据大小而增加，并且在最大测试尺寸下似乎没有接近饱和。 ?...由于更好地使用附加节点，具有附加节点的Spark几乎与Ray相同，并且可以通过更大的数据大小和更复杂的处理流水线来完成。 结论性思考 这些基本基准测试演示了分布式调度程序的一些主要属性。
内容整理自官方文档 目录 节点 Coordinator 与 Worker 分布式数据 表类型 类型 1：分布式表 类型 2：引用表 类型 3：本地表 Shards 分片放置 共置 并行性 查询执行 节点...这些节点形成一个集群，允许 PostgreSQL 保存比单台计算机上更多的数据和使用更多的 CPU 内核。这种架构还允许通过简单地向集群添加更多节点来扩容数据库。...因此，对任何 worker 的查询都可以在本地访问 引用 信息，无需从另一个节点请求行，因此也不会产生此类网络开销。引用表没有分布列，因为无需区分每行的各个分片。...在几乎每个 Citus 部署中，我们都会看到标准 PostgreSQL 表与 distributed 和 reference 表共存。事实上，如前所述，Citus 本身使用本地表来保存集群元数据。...Shards 上一节将分片描述为在 worker 节点内的较小表中包含分布式表的行的子集。本节详细介绍了技术细节。
Apache Flink Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。...执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。 示例程序 以下程序是WordCount的完整工作示例。您可以复制并粘贴代码以在本地运行它。...在大多数情况下，基于散列的策略应该更快，特别是如果不同键的数量与输入数据元的数量相比较小（例如1/10）。 ReduceGroup 将一组数据元组合成一个或多个数据元。...在大多数情况下，基于散列的策略应该更快，特别是如果不同键的数量与输入数据元的数量相比较小（例如1/10）。 Join 通过创建在其键上相等的所有数据元对来连接两个数据集。...Broadcast the DataSet 分布式缓存 Flink提供了一个分布式缓存，类似于Apache Hadoop，可以在本地访问用户函数的并行实例。
分桶列的选择，是在 查询吞吐 和 查询并发 之间的一种权衡： 如果选择多个分桶列，则数据分布更均匀。...此时，当多个点查询并发时，这些查询有较大的概率分别触发不同的分桶扫描，各个查询之间的IO影响较小（尤其当不同桶分布在不同磁盘上时），所以这种方式适合高并发的点查询场景。 分桶的数量理论上没有上限。...最大副本数量取决于集群中独立 IP 的数量（注意不是 BE 数量）。Doris 中副本分布的原则是，不允许同一个 Tablet 的副本分布在同一台物理机上，而识别物理机即通过 IP。...所以，即使在同一台物理机上部署了 3 个或更多 BE 实例，如果这些 BE 的 IP 相同，则依然只能设置副本数为 1。 对于一些小，并且更新不频繁的维度表，可以考虑设置更多的副本数。...这样在 Join 查询时，可以有更大的概率进行本地数据 Join。
Greenplum数据库可以使用追加优化的存储。 Greenplum数据库可以选用列式存储，数据在逻辑上还是组织成一个表，但其中的行和列在物理上是存储在一种面向列的格式中，而不是存储成行。...Greenplum数据库通过将数据和处理负载分布在多个服务器或者主机上来存储和处理大量的数据。...Master是全局系统目录的所在地。全局系统目录是一组包含了有关Greenplum数据库系统本身的元数据的系统表。 Master上不包含任何用户数据，数据只存在于Segment之上。...sort merge-join merge join需要首先对两个表按照关联的字段进行排序，分别从两个表中取出一行数据进行匹配，如果合适放入结果集；不匹配将较小的那行丢掉继续匹配另一个表的下一行，依次处理直到将两表的数据取完...，这样可以很快的得到对应的S表与M表相匹配的行。
执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。示例程序以下程序是WordCount的完整工作示例。您可以复制并粘贴代码以在本地运行它。...在大多数情况下，基于散列的策略应该更快，特别是如果不同键的数量与输入数据元的数量相比较小（例如1/10）。ReduceGroup将一组数据元组合成一个或多个数据元。...在大多数情况下，基于散列的策略应该更快，特别是如果不同键的数量与输入数据元的数量相比较小（例如1/10）。Join通过创建在其键上相等的所有数据元对来连接两个数据集。...提示描述了通过分区或广播进行连接，以及它是使用基于排序还是基于散列的算法。有关可能的提示和示例的列表，请参阅“ 转换指南”。如果未指定提示，系统将尝试估算输入大小，并根据这些估计选择最佳策略。...Broadcast the DataSet分布式缓存----Flink提供了一个分布式缓存，类似于Apache Hadoop，可以在本地访问用户函数的并行实例。
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