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。...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-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 包含三个并行集合，即 DataFrame 、Bag 和数组，每个均可自动使用在 RAM 和磁盘之间分区的数据，以及根据资源可用性分布在集群中多个节点之间的数据。...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 的扩展性远优于 Pandas，尤其适用于易于并行的任务，例如跨越数千个电子表格对数据进行排序。加速器可以将数百个 Pandas DataFrame 加载到内存中，并通过单个抽象进行协调。...DASK 用例 Dask 能够高效处理数百 TB 的数据，因此成为将并行性添加到 ML 处理、实现大型多维数据集分析的更快执行以及加速和扩展数据科学制作流程或工作流程的强大工具。...Dask 功能开箱即用，即使在单个 CPU 上也可以提高处理效率。当应用于集群时，通常可以通过单一命令在多个 CPU 和 GPU 之间执行运算，将处理时间缩短 90% 。
ddf = dask_geopandas.read_parquet("path/to/dir/") 传统的 GIS 文件格式可以读入到分区的 GeoDataFrame 中（需要 pyogrio），但不支持写入...) 以上就是如何使用 Dask-GeoPandas 对大型地理空间数据进行高效处理的简单示例。...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。...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。...dask_geopandas目前可能不支持直接写入文件格式如Shapefile，因为这通常涉及将数据集合并到单个分区。你可能需要先将数据写入Parquet等格式，或者手动分批写入。
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。...2 dask-geopandas的使用 很多朋友应该听说过dask，它是Python生态里非常知名的高性能计算框架，可以针对大型数组、数据框及机器学习模型进行并行计算调度优化，而dask-geopandas...2.1 基础使用 dask-geopandas与geopandas的常用计算API是相通的，但调用方式略有不同，举一个实际例子，其中示例文件demo_points.gdb由以下代码随机生成并写出： import.../demo_points.gdb', driver='OpenFileGDB') 在使用dask-geopandas时，我们首先还是需要用geopandas进行目标数据的读入，再使用from_geopandas...()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
CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 随着其功能的不断优化与扩充，pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一，但其仍然有着一个不容忽视的短板——难以快速处理大型数据集...，这是由于pandas中的工作流往往是建立在单进程的基础上，使得其只能利用单个处理器核心来实现各种计算操作，这就使得pandas在处理百万级、千万级甚至更大数据量时，出现了明显的性能瓶颈。...首先我们分别使用pandas和modin读入一个大小为1.1G的csv文件esea_master_dmg_demos.part1.csv，来自kaggle（https://www.kaggle.com/...skihikingkevin/csgo-matchmaking-damage/data），记录了关于热门游戏CS:GO的一些玩家行为数据，因为体积过大，请感兴趣的读者朋友自行去下载： 图2 为了区分他们，在导入时暂时将modin.pandas...命名为mpd： 图3 可以看到因为是Win平台，所以使用的计算后端为Dask，首先我们来分别读入文件查看耗时： 图4 借助jupyter notebook记录计算时间的插件，可以看到原生的pandas
1 简介 随着其功能的不断优化与扩充，pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一，但其仍然有着一个不容忽视的短板——难以快速处理大型数据集，这是由于pandas中的工作流往往是建立在单进程的基础上...，使得其只能利用单个处理器核心来实现各种计算操作，这就使得pandas在处理百万级、千万级甚至更大数据量时，出现了明显的性能瓶颈。 ...平台版本目前只支持Dask作为计算后端（因为Ray没有Win版本），安装起来十分方便，可以用如下3种命令来安装具有不同后端的modin： pip install modin[dask] # 安装dask...性能差异情况，首先我们分别使用pandas和modin读入一个大小为1.1G的csv文件esea_master_dmg_demos.part1.csv，来自kaggle（https://www.kaggle.com...图2 为了区分他们，在导入时暂时将modin.pandas命名为mpd： ? 图3 可以看到因为是Win平台，所以使用的计算后端为Dask，首先我们来分别读入文件查看耗时： ?
特别是很多学生党在使用自己性能一般的笔记本尝试处理大型数据集时，往往会被捉襟见肘的算力所劝退。但其实只要掌握一定的pandas使用技巧，配置一般的机器也有能力hold住大型数据集的分析。...图1 本文就将以真实数据集和运存16G的普通笔记本电脑为例，演示如何运用一系列策略实现多快好省地用pandas分析大型数据集。.../c/talkingdata-adtracking-fraud-detection ），使用到其对应的训练集，这是一个大小有7.01G的csv文件。...下面我们将循序渐进地探索在内存开销和计算时间成本之间寻求平衡，首先我们不做任何优化，直接使用pandas的read_csv()来读取train.csv文件： import pandas as pd raw...图10 推荐使用conda install dask来安装dask相关组件，安装完成后，我们仅仅需要需要将import pandas as pd替换为import dask.dataframe as dd
Dask DataFrame：与 pandas 类似，处理无法完全载入内存的大型数据集。 Dask Delayed：允许将 Python 函数并行化，适合灵活的任务调度。...如何安装 Dask 安装 Dask 非常简单，只需要使用 pip 进行安装即可： pip install dask[complete] 猫头虎提醒： 这里的 [complete] 是为了安装所有 Dask...如何使用 Dask 处理数据：核心用法 接下来猫哥带大家看看 Dask 的核心功能如何帮助我们更快处理数据。...以下是常见场景下 Dask 的用法： 3.1 使用 Dask DataFrame 替代 pandas 当数据集过大时，Dask DataFrame 能够自动分区并并行处理数据，非常方便。...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。
如何搭建一个高效的推荐系统？ 简单来说，现代推荐系统由训练/推理流水线（pipeline）组成，涉及数据获取、数据预处理、模型训练和调整检索、过滤、排名和评分相关的超参数等多个阶段。...为了方便大家对此进行深入了解，我们邀请到 NVIDIA Merlin 团队，他们将详细介绍推荐系统的上述多个阶段的工作流程，以及推荐系统在电商、流媒体、社交媒体等多个行业领域的实践和用例。 01....接下来，我们将演示 Milvus 如何与 Merlin RecSys 框架集成、Milvus 如何在项目检索阶段与高效的 top-k 向量搜索技术相结合以及如何在推断时使用 NVIDIA Triton...NVTabular 经过抽象，提供一套简化的代码，使用 RAPIDS 的 Dask-cuDF（https://github.com/rapidsai/dask-cudf） 库在 GPU 上实现加速计算。...用 NVTabular 将数据读入 GPU 内存，并按需重新排列特征，最终导出为 Parquet 文件。最终得到了 7,305,761 个用户向量和 49,008 个商品向量以供后续训练使用。
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。.../data/arxiv-metadata-oai-snapshot.json' 我们将使用两个有效地处理大型ARXIV JSON文件的DASK的组件。...Dask Bag：使我们可以将JSON文件加载到固定大小的块中，并在每行数据上运行一些预处理功能 DASK DATAFRAME：将DASK Bag转换为DASK DATAFRAME，并可以用类似Pandas...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。...dask.map_partitions() API将嵌入生成的函数应用到分区中的每一行，然后可以使用collection.insert将数据上传到Milvus。
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]。...Pandas加载1gb的csv文件花费了13秒，而使用cuDF加载它花费了2.53秒。...preds = reg.predict(X_new) print("Predictions:") print(preds) Maingear的Data Science PC 一切都很好，但是如何使用这些工具...NVIDIA NVLink连接的2路NVIDIA Titan RTX，提供了总计48 GB GPU内存 CPU Intel Core i7类CPU 或更高版本 内存 48 GB DDR4系统内存为最小单个
Dask.array将数组拆分成多个小块，并使用延迟计算的方式来执行操作，从而实现并行计算。这使得Dask.array能够处理大型数据，同时充分利用计算资源。...5.2 数组合并和拆分 在Dask.array中，我们可以使用da.concatenate函数将多个数组沿指定的轴合并成一个数组： import dask.array as da # 创建多个Dask...通过将数据拆分成小块并使用惰性计算的方式，Dask.array能够高效地处理大型数据集。...例如，我们可以通过读取大型数据文件来创建Dask.array： import dask.array as da # 从大型数据文件创建Dask数组 arr = da.from_array_file('...例如，我们可以使用Dask.array读取和处理大量图像文件： import dask.array as da import imageio # 从多个图像文件创建Dask数组 arr = da.stack
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。...接下来，让我们看看如何处理和聚合单个CSV文件。 处理单个CSV文件 目标:读取一个单独的CSV文件，分组的值按月，并计算每个列的总和。 用Pandas加载单个CSV文件再简单不过了。...这是一个很好的开始，但是我们真正感兴趣的是同时处理多个文件。 接下来让我们探讨如何做到这一点。 处理多个CSV文件 目标:读取所有CSV文件，按年值分组，并计算每列的总和。...使用Pandas处理多个数据文件是一项乏味的任务。简而言之，你必须一个一个地阅读文件，然后把它们垂直地叠起来。 如果您考虑一下，单个CPU内核每次加载一个数据集，而其他内核则处于空闲状态。...glob包将帮助您一次处理多个CSV文件。您可以使用data/*. CSV模式来获取data文件夹中的所有CSV文件。然后，你必须一个一个地循环读它们。最后，可以将它们连接起来并进行聚合。
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。...解决方案：使用dask.dataframe.read_csv()等函数代替Pandas的read_csv()。Dask会根据文件大小和可用资源自动调整块大小，从而避免一次性加载过多数据到内存中。...分区管理合理的分区对于分布式计算至关重要。过少或过多的分区都会影响性能。问题：默认情况下，Dask可能不会为我们选择最优的分区数。解决方案：根据实际需求调整分区数量。...解决措施：使用Dask替代Pandas进行大数据处理；对于Dask本身，检查是否有未释放的中间结果占用过多内存，及时清理不再使用的变量；调整Dask的工作线程数或进程数以适应硬件条件。2.
Dask的作用 Dask的主要作用是提供并行和分布式计算能力，以处理超出单个机器内存容量的大型数据集。...它与NumPy、Pandas和Scikit-Learn等流行库无缝集成，允许开发者在无需学习新库或语言的情况下，轻松实现跨多个核心、处理器和计算机的并行执行。...参数与配置 在使用Dask时，可以通过配置参数来优化性能和资源使用。例如： scheduler和worker的内存限制：可以通过dask.config.set方法来设置。...分块大小：合理的数据分块可以减少内存使用并加速计算。 深入探索 安装Dask 首先，确保你已经安装了Dask及其所有依赖项。...你可以从CSV文件、Parquet文件等多种格式加载数据，并执行Pandas中的大多数操作。
conda install dask 因为dask有很多依赖，所以为了快速安装也可用下面代码，将安装运行Dask所需的最少依赖关系集。...git clone https://github.com/dask/dask.git cd dask python -m pip install . 4、Dask如何使用？...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。...Dask的使用是非常清晰的，如果你使用NumPy数组，就从Dask数组开始，如果你使用Pandas DataFrame，就从Dask DataFrame开始，依此类推。...因此，如果你将sklearn替换为dklearn，那么速度将会提升很多。
使用 Pandas on Ray，用户不需要知道他们的系统或集群有多少个核心，也不需要指定如何分配数据。...所以，尽管它读取文件更快，但是将这些片段重新组合在一起的开销意味着 Pandas on Ray 应该不仅仅被用于文件读取。让我们看一下文件加载完成后索引会发生什么。...read_csv 案例研究 在 AWS m5.2x 大型实例（8 个虚拟核、32GB 内存）上，我们使用 Pandas、Ray 和 Dask（多线程模式）进行了 read_csv 实验。...值得注意的是，Dask 的惰性计算和查询执行规划不能在单个操作中使用。...目前，我们仅在单个节点上加速 Pandas，但很快我们将具备在集群环境中运行 Pandas 的功能。
MapReduce需要不断将中间结果存储到磁盘，这是Spark要克服的关键障碍。...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"。...这一决定背后的想法是，使用Dask的工作应该让使用Python进行数据分析的开发者感到熟悉，而且升级时间应该最小。...Ray没有用于分区数据的内置原语。该项目刚刚引入了Ray Datasets，但这是一个全新的补充，仍然非常新且基础。 对GPU的支持仅限于调度和预留。...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。
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