本文介绍如何检测处理器是否支持AES-NI指令集，首先我们先了解一下什么是AES-NI指令集。...__________________________________________ 接下来我们开始步入正题，我们常用的系统分为Linux\Mac\Windows，下面我们将分别介绍这三类系统如何检测处理器是否支持...Linux 使用命令【grep aes /proc/cpuinfo】即可查看，当此命令能返回内容，说明此服务器的处理器是支持AES-NI的。...bmi1 avx2 bmi2 rdseed adx xsaveopt Mac 使用命令【sysctl -n machdep.cpu | grep -i aes】即可查看，当此命令能返回内容，说明此服务器的处理器是支持...TSCTMR AVX1.0 RDRAND F16C [【sysctl -n machdep.cpu | grep -i aes】 命令截图] Windows Windows服务器没有命令可以直观的查看当前处理器支持的指令集
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。...一个任务调度程序，用于构建任务图形，协调、调度和监控针对跨 CPU 核心和计算机的交互式工作负载优化的任务。...这意味着执行被延迟，并且函数及其参数被放置到任务图形中。 Dask 的任务调度程序可以扩展至拥有数千个节点的集群，其算法已在一些全球最大的超级计算机上进行测试。其任务调度界面可针对特定作业进行定制。...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。它采用低用度方法，每个任务大约占用 50 微秒。 为何选择 DASK？...Dask 可以启用非常庞大的训练数据集，这些数据集通常用于机器学习，可在无法支持这些数据集的环境中运行。
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...图1 2 基于modin的pandas运算加速 modin支持Windows、Linux以及Mac系统，其中Linux与Mac平台版本的modin工作时可基于并行运算框架Ray和Dask，而Windows...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...后端 pip install modin[ray] # 安装ray后端（windows不支持） pip install modin[all] # 推荐方式，自动安装当前系统支持的所有后端 本文在Win10...对于这部分功能，modin会在执行代码时检查自己是否支持，对于尚未支持的功能modin会自动切换到pandas单核后端来执行运算，但由于modin中组织数据的形式与pandas不相同，所以中间需要经历转换
但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？ Pandas是一种方便的表格数据处理器，提供了用于加载，处理数据集并将其导出为多种输出格式的多种方法。...为了验证这个问题，让我们在中等大小的数据集上探索一些替代方法，看看我们是否可以从中受益，或者咱们来确认只使用Pandas就可以了。...他们不像Pandas那么普遍 文档，教程和社区支持较小 我们将逐一回顾几种选择，并比较它们的语法，计算方法和性能。...Dask对排序几乎没有支持。甚至官方的指导都说要运行并行计算，然后将计算出的结果（以及更小的结果）传递给Pandas。 即使我尝试计算read_csv结果，Dask在我的测试数据集上也要慢30％左右。...我还尝试过在单个内核（julia）和4个处理器内核（julia-4）上运行Julia。 ? 通过将环境变量JULIA_NUM_THREADS设置为要使用的内核数，可以运行具有更多内核的julia。
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...图1 2 基于modin的pandas运算加速 modin支持Windows、Linux以及Mac系统，其中Linux与Mac平台版本的modin工作时可基于并行运算框架Ray和Dask，而Windows...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...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： ?...对于这部分功能，modin会在执行代码时检查自己是否支持，对于尚未支持的功能modin会自动切换到pandas单核后端来执行运算，但由于modin中组织数据的形式与pandas不相同，所以中间需要经历转换
ETL工具也是一样，这些工具为我们提供图形化界面，让我们将主要的精力放在 规则上，以期提高开发效率。...下面看下用于ETL的Python数据转换工具，具体内容如下所示： 前几天，我去Reddit询问是否应该将Python用于ETL相关的转换，并且压倒性的回答是”是”。 ?...但是，尽管我的Redditor同事热心支持使用Python，但他们建议研究Pandas以外的库-出于对大型数据集Pandas性能的担忧。...Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame，从而使您可以使用各种其他库) 与Jupyter笔记本电脑兼容 内置对SQL，流和图形处理的支持 缺点 需要一个分布式文件系统，例如S3...使用CSV等数据格式会限制延迟执行，需要将数据转换为Parquet等其他格式 缺少对数据可视化工具(如Matplotlib和Seaborn)的直接支持，这两种方法都得到了Pandas的良好支持 进一步阅读
该工具完全能够将复杂的计算计算调度、构建甚至优化为图形。这就是为什么运行在10tb上的公司可以选择这个工具作为首选的原因。 Dask还允许您为数据数组构建管道，稍后可以将其传输到相关的计算资源。...在本例中，您已经将数据放入了Dask版本中，您可以利用Dask提供的分发特性来运行与使用pandas类似的功能。...动态任务调度:它提供了动态任务调度并支持许多工作负载。 熟悉的API:这个工具不仅允许开发人员通过最小的代码重写来扩展工作流，而且还可以很好地与这些工具甚至它们的API集成。...向外扩展集群:Dask计算出如何分解大型计算并有效地将它们路由到分布式硬件上。 安全性:Dask支持加密，通过使用TLS/SSL认证进行身份验证。 优缺点 让我们权衡一下这方面的利弊。...使用Dask的优点： 它使用pandas提供并行计算。 Dask提供了与pandas API类似的语法，所以它不那么难熟悉。
copy：是否复制数据，默认为False。数据操作一旦创建了DataFrame对象，您可以执行各种操作和操作来处理和分析数据。...不支持并行计算：pandas.DataFrame()是单线程的，不能充分利用多核处理器的优势进行并行计算，对于大规模数据集的处理效率有所限制。...不支持更高级的数据操作：pandas.DataFrame()在处理数据时，缺少一些高级的操作，如图形处理、机器学习等功能。...类似的工具：Apache Spark：Spark是一个开源的分布式计算框架，提供了DataFrame和Dataset等数据结构，支持并行计算和处理大规模数据集，并且可以与Python和其他编程语言集成。...Dask：Dask是一个灵活的并行计算库，使用类似于pandas.DataFrame的接口来处理分布式数据集。Dask可以运行在单台机器上，也可以部署在集群上进行大规模数据处理。
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。...使用经纬度设置几何形状 ddf = ddf.set_geometry( dask_geopandas.points_from_xy(ddf, 'longitude', 'latitude') ) 目前支持...方式 target_gdfnew = dask_geopandas.from_geopandas(target_gdf, npartitions=4) # 重新投影参与连接的边界以匹配目标几何图形的...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。...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。
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。...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？...目前，Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等，光是这几项我觉得就足够用了，至少对于常用的数据处理、建模分析是完全覆盖得掉的。 ?...git clone https://github.com/dask/dask.git cd dask python -m pip install . 4、Dask如何使用？...之所以被叫做delayed是因为，它没有立即计算出结果，而是将要作为任务计算的结果记录在一个图形中，稍后将在并行硬件上运行。
本文的数据为 Himawari-8 静止卫星L1b产品： from glob import glob from datetime import datetime import dask import...注意：satpy 官方暂时不支持 Himawari-8 卫星的 L1b 数据接口，需要单独添加接口。...files = glob(fp+fn) res = 0.01 area_extent = (80, 20, 140, 70) composite_name = 'true_color' 由于需要绘制的图形比较多...，为了加快绘图速度，使用 dask 并行绘图： %%time tasks = dask.delayed(process([f]) for f in files) tasks.compute() 3月...沙尘合成产品 多说几句，除了 真彩色图 和 dust 的合成产品之外，satpy 还支持很多合成产品，比如 fog 和 convection 等，处理方法是类似，只需要更改 composite 参数即可
虽然Spark是为Java和Scala编写的，但Dask是为Python编写的，并提供了一组丰富的分布式类。Dask还提供了更丰富的低级API，支持对AI模型的分布式培训至关重要的actor类。...与Dask一样，Ray拥有Python优先API和对actor的支持。它有几个高性能优化，使其更高效。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。...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。...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。...与Spark不同，集群配置非常少，并且它支持actor。与Dask不同，它可以很好地序列化嵌套的Python对象依赖项，并有效地在进程之间共享数据，线性地扩展复杂的管道。
在本节中，我们使用 Dask 和 dask.delayed 并行化简单的 for 循环样例代码。通常，这是将函数转换为与 Dask 一起使用所需的唯一函数。...492662c6-3934-408a-beea-763b4f421a40') After computing: 88 Wall time: 1.04 s 与直接使用 sum 函数而不是延迟包装的版本相比，图形可视化与给定的解决方案相比如何...必须立即（而不是懒惰地）做出调用 inc 或 double 的 is_even 决定，以便我们的图形构建 Python 代码继续进行。...您可能还想对一些计算进行可视化，看看您是否正确地进行了计算。...如果 sum 延迟，图形会是什么样子？如果不是，图表会是什么样子？
这一切都要从NumPy开始，它也是今天我们在推文介绍工具背后支持的模块之一。...GitHub：https://github.com/vaexio/vaex 3 Vaex vs Dask、Pandas、Spark Vaex与Dask不同，但与Dask DataFrames相似，后者是在...Vaex和Dask都使用延迟处理。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。...它们都以非核心方式工作，这意味着你可以处理比RAM更大的数据，并使用处理器的所有可用内核。例如，对超过10亿行执行value_counts操作只需1秒！...如果你的机器有支持CUDA的NVIDIA显卡，Vaex 也支持通过CUDA加速。这对于加速计算开销很大的虚列的计算非常有用。 考虑下面的例子。
异常处理器： 可以为线程池或进程池设置异常处理器，在任务执行过程中发生异常时调用指定的异常处理函数。...GPU加速： 使用图形处理器（GPU）进行并行计算，通过CUDA、OpenCL等GPU编程框架来实现并行计算任务的加速，尤其适用于科学计算、机器学习等需要大量数值计算的应用领域。...流式处理： 使用流式处理框架（如Apache Kafka、Apache Flink等）来实现数据流的实时处理和分布式计算，以处理大数据量和实时数据流，并支持高吞吐量和低延迟的数据处理需求。...示例代码以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用Dask来实现分布式计算：import daskimport dask.array as da# 创建一个随机数组x = da.random.random...图形化界面： 开发图形化界面来监控程序的运行状态和性能指标，实时显示任务的执行进度、CPU和内存的使用情况，以及可能的异常和错误信息，帮助开发者及时发现和解决问题。
Dask能够自动将计算任务分解成小块并在多核CPU或分布式计算集群上执行，非常适合处理超出单机内存限制的数据集。Dask还提供了一个分布式任务调度器，可以管理计算资源，优化任务执行顺序。...特长与区别： 特长：处理大型数据集，易于扩展到多台机器，高级数据结构支持。 区别：相比其他库，Dask提供了更高级别的抽象，特别适合于数据科学和大数据分析领域。...它允许程序利用多核处理器的能力，通过创建独立的进程来执行任务，从而实现并行计算。...multiprocessing模块提供了进程、进程池、队列、锁等多种同步原语，支持进程间的通信和数据共享，适合CPU密集型任务。...是优选；而在机器学习和科学计算领域，joblib凭借其高效缓存和对numpy的支持脱颖而出。
RAPIDS支持轻量级大数据框架DASK，使得任务可以获得多GPU、多节点的GPU加速支持。...Dask Dask在HPC和Kubernetes系统上实现了标准化部署，包括支持与客户端分开运行调度程序，从而使用户可以在本地笔记本计算机上轻松地启动远程集群上的计算。...Dask还为使用云但无法采用Kubernetes的机构添加了AWS ECS原生支持。...cuGraph是RAPIDS的图形分析库，针对cuGraph我们推出了一个由两个新原语支持的多GPU PageRank算法：这是一个COO到CSR的多GPU数据转换器，和一个计算顶点度的函数。...这些原语会被用于将源和目标边缘列从Dask Dataframe转换为图形格式，并使PageRank能够跨越多个GPU进行缩放。 下图显示了新的多GPU PageRank算法的性能。
np from distributed import Client, performance_report 然后创建Client对象，构建本地cluster: client = Client() dask...filepath = f'{root_path}/{prefix}_{start}_{end}.nc' return filepath 先在一个dataset对象上执行上述函数，测试函数是否能正常运行...xr.sace_mfdataset函数并行存储nc文件了： xr.save_mfdataset(datasets=datasets, paths=paths) 保存完数据之后，可以检查一下并行存储的结果和单独存储的结果是否一致...目前新版本的netCDF库也逐渐支持zarr格式，但还没测试过效果如何。如果不是一定要netCDF格式的话，可以尝试使用zarr格式。 后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。...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。
dask中的数表处理库 import sys # 外部参数获取接口 面对海量数据，跑完一个模块的代码就可以加一行gc.collect()来做内存碎片回收，Dask Dataframes与Pandas...的时候，所有支持的原pandas的函数后面需加.compute()才能最终执行 Be_counts = data["Be_type"].value_counts().compute() Be_counts...对于时间戳的支持非常不友好 type(data) dask.dataframe.core.DataFrame data['Ts1']=data['Ts'].apply(lambda x: time.strftime...流程:以用户ID(U_Id)为分组键，将每位用户的点击、收藏、加购物车的行为统计出来，分别为 是否点击，点击次数;是否收藏，收藏次数;是否加购物车，加购物车次数 以此来预测最终是否购买 # 去掉时间戳...、是否收藏与收藏次数之间存在一定相关性，但经验证剔除其中之一与纳入全部变量效果基本一致，故之后使用全部变量建模。
如果我们拥有更多的处理器核，或者要打开数十 TB 规模的文件时，我们希望 Pandas 运行得更快。...尽管我们目前还没有支持完整的 Pandas 功能 API，但是我们展示了一些初步的基准测试，证明我们的方法是有潜力的。我们会在以下对比中做到尽可能的公平。...在 Dask 上进行实验 DataFrame 库 Dask 提供可在其并行处理框架上运行的分布式 DataFrame，Dask 还实现了 Pandas API 的一个子集。...这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？ 这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？...我们要速度，也要扩展性 Dask 默认是以多线程的模式运行的，这意味着一个 Dask 数据帧的所有分割部分都在一个单独的 Python 进程中。
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