设置分布式环境 在进行分布式计算之前，首先需要设置分布式环境。XGBoost提供了Dask和Distributed作为分布式计算的后端。...(client, params, dtrain, num_boost_round=100) # 查看模型结果 print(xgb_model) 分布式特征工程 在进行分布式计算时，还可以使用分布式特征工程来处理大规模数据...以下是一个简单的示例，演示如何使用Dask进行分布式特征工程： # 对特征进行分布式处理 def preprocess_data(df): # 进行特征工程操作 processed_df...首先，我们设置了分布式环境，然后使用Dask和XGBoost处理了大规模数据集，包括训练模型和进行特征工程操作。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定大规模数据处理任务的需求。
因此，高系统性能需要用明显更加陡峭的学习曲线来折中。大多数现有用户可能只是想让 Pandas 运行得更快，并不希望在特定的硬件环境中优化他们的工作流。...我们对系统进行了初步测评，Pandas on Ray 可以在一台 8 核的机器上将 Pandas 的查询速度提高了四倍，而这仅需用户在 notebooks 中修改一行代码。...让我们将所有线程的结果汇总到一起，看看它需要多长时间。...Dask 中存在两个主要的差别，而 Pandas on Ray 则尝试解决这两个差别： 1. 用户需要一直意识到：数据是分布式的，计算是懒惰的。 2....注：第一个图表明，在像泰坦尼克数据集这样的小数据集上，分发数据会损害性能，因为并行化的开销很大。 MAX 案例研究 为了查看逐行操作和逐列操作时三者的对比结果，我们继续在相同的环境中进行实验。 ?
(low=0, high=100, size=len(df)) df.to_csv(f’data/{year}.csv’, index=False) 你现在可以使用一个基本的Linux命令来列出数据目录...ls -lh data/ 以下是结果: 正如您所看到的，所有20个文件的大小都在1GB左右(更准确地说是1.09)。上面的代码片段需要一些时间来执行，但仍然比下载一个20GB文件要少得多。...最后，可以将它们连接起来并进行聚合。...在调用compute()函数之前，不会执行任何操作，但这就是库的工作方式。...Dask的API与Pandas是99%相同的，所以你应该不会有任何切换困难。 请记住—有些数据格式在Dask中是不支持的—例如XLS、Zip和GZ。此外，排序操作也不受支持，因为它不方便并行执行。
1、什么是Dask？ Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。...而并行处理数据就意味着更少的执行时间，更少的等待时间和更多的分析时间。 下面这个就是Dask进行数据处理的大致流程。 ? 2、Dask支持哪些现有工具？...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。...替代品大约需要10秒钟。...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。
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。...一个 Dask DataFrame 操作会触发所有 Pandas DataFrames 的操作。...Modin具有与pandas相同的API，使用上只需在import导入时修改一下，其余操作一模一样。...Polars Polars是使用 Apache Arrow Columnar Format 作为内存模型在 Rust 中实现的速度极快的 DataFrames 库。
下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。 首先，我们需要来衡量代码的时间和空间的复杂性，不然仅仅用我们的肉眼很难感受代码时间长短的变化。...那么在执行操作时可以使用Python中的multiproccessing。...#computationally intensive work 06 尽量使用csv替代xlsx 在进行数据处理时， 我需要更长的时间才能将数据加载到excel文件或从excel文件保存数据。...它帮助我处理数据框中的数值函数和并行的numpy。 我甚至试图在集群上扩展它，它就是这么简单！...我们必须确保代码不会在循环中反复执行相同的计算。第二不要为集合中的每个记录打开/关闭IO连接。第三要确保在不需要时不创建新的对象实例。通过大量的编程练习，掌握一些高级的编程方法对你十分重要。
我们将根据 Pandas、Dask 和 Datatable 在以下参数上的表现对它们进行排名： 1....将 PANDAS DATAFRAME 存储到 CSV 所需的时间 目标是从给定的 Pandas DataFrame 生成 CSV 文件。对于 Pandas，我们已经知道df.to_csv()方法。...但是，要从 Dask 和 DataTable 创建 CSV，我们首先需要将给定的 Pandas DataFrame 转换为它们各自的 DataFrame，然后将它们存储在 CSV 中。...CSV 的行数从 100k 到 500 万不等。 描绘 Pandas、DataTable 和 Dask 读取 CSV 所需时间的折线图 1....行数范围从 100k 到 500 万。 折线图描绘了 Pandas、DataTable 和 Dask 将 DataFrame 存储到 CSV 所需的时间 1.
与Spark和Dask不同，任务在每个节点内急切执行，因此每个工作进程在收到所需数据后立即启动。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。...如果需要，Wordbatch类可以独立调用Batcher上的Map-Reduce操作，并支持整个管道中的分布式存储，以及使用fit_partial（） - 方法进行流处理。...Loky和Dask都有越来越多的时间使用，大致在同一时间使用串行收敛，但随着数据量的增加，可能会超过串行时间使用。这种奇怪行为的可能原因是流程之间缺乏共享以及此任务需要两次向每个工作人员发送字典。...但是，由于更大的内存要求和接近配置的内存限制，Spark在最大的1.28M文档任务中遇到了麻烦。实际上，Spark需要对其组件进行大量配置，这对其用户来说是一种挫败感。...10 Gb / s上的100 Gb / s将增加额外节点的好处，并改变测试后端之间的结果。与Ray相比，Dask特别会从100 Gb / s中受益更多。
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。...迭代： 在cuDF中，不支持对Series、DataFrame或Index进行迭代。因为在GPU上迭代数据会导致极差的性能，GPU优化用于高度并行操作而不是顺序操作。...当数据量不大，可以在单个GPU内存中处理时，cuDF提供了对单个GPU上高性能数据操作的支持。...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。
pandas特别适合处理小型结构化数据，并且经过高度优化，可以对存储在内存中的数据执行快速高 效的操作。然而随着数据量的大幅度增加，单机肯定会读取不下的，通过集群的方式来处理是最好的选 择。...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...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。
唯一的区别是，Vaex在需要的时候才计算字段，而Dask需要显式地使用compute函数。 数据需要采用HDF5或Apache Arrow格式才能充分利用Vaex。...如果你的工作是生成结果，而不是在本地甚至在集群中设置Spark，那么这是一个额外的障碍。因此我们也对Spark进行了同样的基准操作： Spark的性能比Pandas更好，这是由于多线程的缘故。...在创建过滤后的数据流时，Vaex会创建一个二进制掩码，然后将其应用于原始数据，而不需要进行复制。这类过滤器的内存成本很低： 过滤10亿行数据流需要大约1.2 GB的RAM。...与其他“经典”工具相比，这是可以忽略不计的，只需要100GB就可以读取数据，而对于过滤后的dataframe，则需要另一个100GB。...当我们对numba预编译表达式执行同样的操作时，我们的执行时间大约快了2.5倍，至少在我们的测试电脑上是这样。如果有一个英伟达显卡，可以尝试一下！
读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G)，尤其是在处理大量数据时。...最近在处理卫星数据时，最终生成的文件甚至超过了50G，有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长，甚至可能会导致程序挂起。...() dask计算图，点击可看大图 计算完成后，为了并行存储nc文件，需要将上述结果分割为多个对象： 创建分割函数将上述dataset对象分割为多个子dataset对象： import itertools...netCDF可是的写操作一直是xarray的痛点，尤其是在并行写和增量写文件方面。...最近在处理数据时用到了dask，后面有时间可能会更一些dask相关的推文，比如数据并行处理。
它的语法和pandas非常相似，因其出色的性能，能弥补Pandas在处理大数据上的缺陷。 本文会解释何时该用Modin处理数据，并给出Modin的一些真实案例。...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。...Modin的主要特点： 使用DataFrame作为基本数据类型； 与Pandas高度兼容，语法相似，几乎不需要额外学习； 能处理1MB到1TB+的数据； 使用者不需要知道系统有多少内核，也不需要指定如何分配数据...对比Modin和Pandas read_csv 简单对比了Modin和Pandas读取200M文件后，我们再试下读取1GB的CSV文件有多大差异。...append() append在Pandas中用来添加新行，我们来看看Modin和Pandas做append操作时的速度差异。
() 测试结果对比 1、小数据集 我们使用164 Mb的数据集，这样大小的数据集对我们来说比较小，在日常中也时非常常见的。...Polars Dask 3、大数据集 我们使用一个8gb的数据集，这样大的数据集可能一次性加载不到内存中，需要框架的处理。...由于polar和Dask都是使用惰性运行的，所以下面展示了完整ETL的结果(平均运行5次)。 Polars在小型数据集和中型数据集的测试中都取得了胜利。...但是，Dask在大型数据集上的平均时间性能为26秒。 这可能和Dask的并行计算优化有关，因为官方的文档说“Dask任务的运行速度比Spark ETL查询快三倍，并且使用更少的CPU资源”。...上面是测试使用的电脑配置，Dask在计算时占用的CPU更多，可以说并行性能更好。 作者：Luís Oliveira
这两种数据结构最大的优点之一在于它们使得数据科学家可以做基于外存的数据分析，而不需要把数据导入内存中。...Bokeh Bokeh 是一个不需要服务器就可以在网页浏览器中实现交互式可视化的 Python 程序库。...它通过将数据集分块处理并根据所拥有的核数分配计算量，这有助于进行大数据并行计算。Dask 是利用 Python 语言编写的，同时也利用一些开源程序库，它主要针对单机的并行计算进程。...另外一个功能是 Strads，它是一个为模型并行机器学习算法而设计的调度工具。它执行了关于机器学习更新操作的小粒度调度，而且优先计算的部分程序需要避免可能损害性能的不安全并行操作。 7....虽然 Spark 和 Flink 的 API 非常相似，但是两者处理数据的方式存在不同之处。当 Spark 处理流式数据时，它实际上利用单位时间内的数据片集合进行小批量处理。
我们测试，在单个笔记本电脑中对Arxiv语料库中的640k计算机科学论文进行查询的的延迟<50ms！...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。...让我们编写三个辅助函数，可以帮助我们对数据集进行预处理。 v1_date（）：此函数是提取作者将论文的第一个版上传到arxiv的日期。我们将将日期转换为UNIX时间戳，并将其存储在该行中新的字段。...步骤3:遍历Dask分区，使用SPECTER进行文本嵌入，并将它们插入到Milvus。 我们需要将Dask DATAFRAME中的文本转换为嵌入向量来进行语义相似度搜索。所以首先需要生成文本的嵌入。...步骤4:对插入的数据将创建一个近似最近邻居(ANN)索引 在我们将所有的嵌入插入到Milvus向量数据库后，还需要创建一个神经网络索引来加快搜索速度。
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。...我们的想法是使用Dask来完成繁重的工作，然后将缩减后的更小数据集移动到pandas上进行最后的处理。这就引出了第二个警告。必须使用.compute()命令具体化查询结果。...看起来Dask可以非常快速地加载CSV文件，但是原因是Dask的延迟操作模式。加载被推迟，直到我在聚合过程中实现结果为止。这意味着Dask仅准备加载和合并，但具体加载的操作是与聚合一起执行的。...Julia性能 要衡量Julia的速度并不是那么简单。首次运行任何Julia代码时，即时编译器都需要将其翻译为计算机语言，这需要一些时间。...这就是为什么任何代码的第一次运行都比后续运行花费更长的时间的原因。 在下面的图表中，您可以看到第一次运行的时间明显长于其余六次测量的平均值。
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