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掌握XGBoost：分布式计算与大规模数据处理

本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理，包括设置分布式环境、使用分布式特征和训练大规模数据集等，并提供相应的代码示例。...print(client) 大规模数据处理 XGBoost通过支持外部数据格式（如DMatrix）和分布式计算框架（如Dask）来处理大规模数据。...(preprocess_data) # 查看处理后的数据 print(processed_data.compute()) 结论 通过本教程，您学习了如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理...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。

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让python快到飞起 | 什么是 DASK ？

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。...Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。...启动 Dask 作业所使用的语法与其他 Python 操作相同，因此可将其集成，几乎不需要重新写代码。...此外，由于拥有强大的网络建设堆栈，Python 受到网络开发者的青睐，Dask 可利用该堆栈构建一个灵活、功能强大的分布式计算系统，能够扩展各种工作负载。...Dask 的灵活性使其能够从其他大数据解决方案（如 Hadoop 或 Apache Spark）中脱颖而出，而且它对本机代码的支持使得 Python 用户和 C/C++/CUDA 开发者能够轻松使用。

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干货 | 数据分析实战案例——用户行为预测

dask库来处理海量数据，它的大多数操作的运行速度比常规pandas等库快十倍左右。...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。...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。

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NVIDIA的python-GPU算法生态 ︱ RAPIDS 0.10

由于能够任意扩展功能并使用纯Python编写用户定义函数（UDF），因此Python生态系统具有许多其他语言所没有的优势。 另外还有Python原生调度程序Dask（2014）。...我们不但受益于更快的数据分析（通常是网络安全中的TB+级数据集），同时还能与安全分析人员所依赖的域专属下游Python软件包和API保持互操作性，这真的是太棒了。...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。...RAPIDS团队已将ucx-py绑定重写，使其变得更简洁，并解决了跨Python-GPU库（如Numba、RAPIDS和UCX）共享内存管理方面的多个问题。...如何在GPU实例上使用RAPIDS加速库 关于如何在阿里云GPU实例上基于NGC环境使用RAPIDS加速库，请参考文档：《在GPU实例上使用RAPIDS加速机器学习任务》。

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大数据分析的Python实战指南：数据处理、可视化与机器学习【上进小菜猪大数据】

Python提供了许多强大的机器学习库，如scikit-learn，可以帮助我们训练和评估模型。...以下是一些常用的大数据处理和分布式计算技术示例： import dask.dataframe as dd # 使用Dask加载大型数据集 data = dd.read_csv('big_data.csv...，如窗口操作、状态管理等 数据存储和大数据平台 在大数据分析中，选择适当的数据存储和大数据平台非常重要。...，如HBase的数据存取、Kafka的数据流处理等 结论： 本文介绍了使用Python进行大数据分析的实战技术，包括数据清洗、数据探索、数据可视化和机器学习模型训练等方面。...通过掌握这些技术，您可以更好地处理和分析大数据，并从中获取有价值的信息。使用Python的丰富生态系统和易用性，您可以更高效地进行大数据分析和实践。

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（数据科学学习手札150）基于dask对geopandas进行并行加速

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...就是由geopandas团队研发的，基于dask对GeoDataFrame进行并行计算优化的框架，本质上是对dask和geopandas的封装整合。...()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...demo_points, npartitions=4) demo_points_ddf 　　在此基础上，后续执行各种运算都需要在代码末尾衔接.compute()，从而真正执行前面编排好的运算逻辑，以非矢量和矢量运算分别为例...除了上述的内容外，dask-geopandas还有一些实验性质的功能，如基于地理空间分布的spatial_partitions数据分块策略优化等，待它们稳定之后我会另外发文为大家介绍。

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NumPy 高级教程——并行计算

Python NumPy 高级教程：并行计算 并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法，以提高程序的性能。在 NumPy 中，可以使用一些工具和技术来进行并行计算，充分利用多核处理器的优势。...使用 NumPy 的通用函数（ufuncs） 通用函数是 NumPy 中的一种机制，它允许对数组进行逐元素操作。通用函数在底层使用编译的代码执行操作，因此可以实现并行计算。...使用 Dask 加速计算 Dask 是一个用于并行计算的灵活工具，可以与 NumPy 结合使用，提供分布式和并行计算的能力。...使用 Cython 进行编译优化 Cython 是一种将 Python 代码转换为 C 代码的工具，从而提高执行速度。通过使用 NumPy 数组，可以在 Cython 中实现并行计算。...使用 MPI 进行分布式计算 MPI（Message Passing Interface）是一种用于在分布式系统中进行通信的标准。在一些大规模计算任务中，可以使用 MPI 进行并行和分布式计算。

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又见dask! 如何使用dask-geopandas处理大型地理数据

读者在使用ArcGIS软件完成前两步时未遇到明显问题，但在执行第三步时遇到了性能瓶颈，即使用ArcGIS和GeoPandas进行空间连接操作时系统会卡死。...这是因为这些操作往往需要大量的内存和CPU资源。 空间连接特别是在点数据量很大时，是一个资源密集型的操作，因为它需要对每个点检查其与其他几何对象（如行政区边界）的空间关系。...dask-geopandas的使用： dask-geopandas旨在解决类似的性能问题，通过并行计算和延迟执行来提高处理大规模地理空间数据的效率。...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。...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。

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使用Wordbatch对Python分布式AI后端进行基准测试

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。...使用的操作系统是Ubuntu 18.04.2 LTS，库版本是pyspark 2.4.1，ray 0.7.0和分布式1.28.1。 结果 ?...Spark，Ray和多处理再次显示线性加速，随着数据的增加保持不变，但Loky和Dask都无法并行化任务。相比于为1.28M文档连续拍摄460s，Ray在91s中再次以最快的速度完成。...Spark和Ray都可以在此任务中更好地使用附加节点，Spark的最大加速比为38％，Ray的最大加速比为28％，文档为0.64M。...实际应用程序将涉及大型集群上更复杂的管道，但这会使直接比较变得复杂，原因在于：配置调度程序的选择，关于如何实现共享数据的设计决策以及诸如演员之类的远程类，以及如何使用GPU和其他非CPU处理器。

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使用Dask，SBERT SPECTRE和Milvus构建自己的ARXIV论文相似性搜索引擎

如果你感兴趣，那么本文的主要内容总结如下： 设置环境并从Kaggle下载ARXIV数据 使用dask将数据加载到Python中 使用MILVUS矢量数据库进行语义相似性搜索 本文中使用的技术不仅仅局限在科学论文...下面的步骤是创建必要的目录和Conda环境，安装所需的Python库，然后从Kaggle下载ARXIV数据集。...dask将数据加载到Python中 我们从Kaggle下载的数据是一个3.3GB JSON文件，其中包含大约200万篇论文！...然后使用.map（）函数将JSON.LOADS函数应用于Dask Bag的每一行，将JSON字符串解析为Python字典。...总结 在这篇文章中，我们使用SPECTRE嵌入和Milvus向量数据库和几个简单的步骤中实现了一个可扩展的科学论文语义搜索服务。这种方法在生产中可扩展到数亿甚至数十亿的数据。

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安利一个Python大数据分析神器！

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。...Dask是开源免费的。它是与其他社区项目（如Numpy，Pandas和Scikit-Learn）协调开发的。...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。...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。

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【玩转GPU】基于GPU云服务器实现MySQL数据库加速

摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU...= clf.predict(X_test)使用RAPIDS的cudf和cuml组件,可以将数据库中数据加载到GPU内存,并使用GPU来进行聚合、排序、机器学习等复杂运算,可实现数十倍的加速效果。...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 =...(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...九、总结本文详细演示了如何在GPU云服务器上部署MySQL数据库,并使用RAPIDS等库实现GPU加速。GPU通过强大的并行计算能力,可以极大优化数据库查询、运算和分析性能。

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对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

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。...我们将看一下Dask，Vaex，PySpark，Modin（全部使用python）和Julia。...主要操作包括加载，合并，排序和聚合数据 Dask-并行化数据框架 Dask的主要目的是并行化任何类型的python计算-数据处理，并行消息处理或机器学习。扩展计算的方法是使用计算机集群的功能。...它的功能源自并行性，但是要付出一定的代价： Dask API不如Pandas的API丰富 结果必须物化 Dask的语法与Pandas非常相似。 ? 如您所见，两个库中的许多方法完全相同。...它是用Scala编写的，但是pySpark API中的许多方法都可以让您进行计算，而不会损失python开发速度。 与Dask类似，首先定义所有操作，然后运行.collect（）命令以实现结果。

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总结 | 尹立博：Python 全局解释器锁与并发 | AI 研习社第 59 期猿桌会

不过实际上，Python 生态系统中存在诸多工具可以解决这一问题。 近日，在 AI 研习社公开课上，毕业于澳大利亚国立大学的尹立博介绍了全局解释器锁（GIL）和提升并发性的不同思路。...Python 中的异步是一种在单一线程内使用生成器实现的协程，比线程能更高效地组织非阻塞式任务。协程的切换由 Python 解释器内完成。...为例） 最后讲一下分布式计算，本堂课中的分布式计算以 Dask 为例。...Dask 是一种基于运算图的动态任务调度器，可使用动态调度器扩展 NumPy 和 Pandas。左边这个图就是 Dask 的运算图。...范式 细粒调度带来较低的延迟 在 Dask 中，我们更关注的是 Distributed。

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四种Python并行库批量处理nc数据

、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块，各有其特点和应用场景： Dask Dask 是一个灵活的并行计算库...它提供了高级的数据结构，如分布式数组（Dask Array）和数据帧（Dask DataFrame），使得用户能够在分布式内存中处理数据，就像操作常规的NumPy数组或Pandas DataFrame一样...ThreadPoolExecutor ThreadPoolExecutor 是 concurrent.futures 模块中的一个类，用于简化线程池的管理和使用。...区别：受GIL限制，在CPU密集型任务中可能不会带来性能提升。 joblib joblib 是一个轻量级的并行处理和内存缓存库，广泛应用于机器学习和科学计算中。...选择哪个库取决于具体的应用场景：对于大规模数据处理和分布式计算，Dask是一个好选择；对于CPU密集型任务，multiprocessing更合适；处理大量I/O操作时，ThreadPoolExecutor

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Spark vs Dask Python生态下的计算引擎

Spark vs Dask 首先先上Dask和Spark的架构设计图~ [设计架构] 生态 Dask 对于 Python 生态中的 Numpy、Pandas、Scikit-learn等有很好的兼容性，并且在...但是因为 Dask 需要支持分布式，所以有很多 api 不完全和 pandas 中的一致。并且在涉及到排序、洗牌等操作时，在 pandas 中很慢，在 dask 中也会很慢。...Spark 因为他依赖于 JVM ，在性能方面是有很多优势的，但是如果我们使用 pySpark ，提交任务和获得结果需要Python - JVM、JVM - Python之间的转换、上下文绑定等操作。...并且可以通过 Dask 提供的延迟执行装饰器使用 Python 编写支持分布式的自定义算法。...如果你的问题超出了典型的 ETL + SQL，并且你希望为现有的解决方案添加灵活的并行性，那么 Dask 可能是一个更好的选择，特别是你已经在使用 Python相关的库，比如 Numpy 和 Pandas

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