我把.tiff文件存储在谷歌云存储上。我想使用分布式Dask集群installed with Helm on Kubernetes.来操作它们。 基于dask-image repo、remote data services上的Dask文档和storage_options的使用,现在看起来支持从.zarr、.tdb、.orc、.txt、.parquet和.csv格式进行远程读取。对吗?如果是这样,是否有任何建议的解决方法来访问远程.tiff文件?
从一个库中,我得到一个函数,它读取一个文件并返回一个numpy数组。
我想用多个文件中的多个块构建一个Dask数组。
每个块都是在文件上调用函数的结果。
当我要求Dask计算时,Dask会要求函数同时从硬盘读取多个文件吗?
如果是这样的话,如何避免呢?我的电脑没有并行文件系统。
示例:
import numpy as np
import dask.array as da
import dask
# Make test data
n = 2
m = 3
x = np.arange(n * m, dtype=np.int).reshape(n, m)
np.save('0.npy'
我有一个关于延迟装饰的问题,它可能类似于以下问题“Dask:我将如何将我的代码与dask延迟并行?”但即使在那里,它也没有得到答复。我有以下代码:
@dask.delayed
def remove_unnessasey_data(temp,l1):
do some work
return temp
@dask.delayed
def change_structure(temp):
do some work
return temp1
@dask.delayed
def read_one(filename):
return pd.read_csv(fil
嗯,我有一个包含数据和服务器RAM瓶颈的大型CSV文件。除此之外,还有一个dask分布式集群,看起来像是这种情况的解决方案,dask-scheduler运行在服务器上。这是我尝试过的:
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
from dask.bag import from_sequence
cheques = dd.read_csv('cheque_data.csv') # not working because of distributed workers can't access file directl
我正在尝试使用dask_cudf/dask读取单个大的parquet文件(size > gpu_size),但它当前正在将其读取到单个分区中,我猜测这是从文档字符串推断出的预期行为: dask.dataframe.read_parquet(path, columns=None, filters=None, categories=None, index=None, storage_options=None, engine='auto', gather_statistics=None, **kwargs):
Read a Parquet file into a D
在上使用示例
filenames = sorted(glob('2015-*-*.hdf5')
dsets = [h5py.File(fn)['/data'] for fn in filenames]
arrays = [da.from_array(dset, chunks=(1000, 1000)) for dset in dsets]
x = da.concatenate(arrays, axis=0) # Concatenate arrays along first axis
我很难理解下一行,以及它是一个"dask数组“的dask_array还
我有1024个拼花文件,每个都是1mbin大小。我使用python dask将这1024个文件合并到一个文件中,我有大量的磁盘空间,但是ram是有限的。
是否有使用python dask解决这一问题的有效方法?
import dask.dataframe as dd
def generatePath():
for i in range(0,1024):
return "data/2000-" + i +".parquet"
def readDF():
paths = generatePath()
for x in pa