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。...这使Spark确立了其作为大规模、容错、并行化数据处理的事实标准的主导地位。...最初的单机并行化目标后来被分布式调度器的引入所超越，这使Dask能够在多机多TB的问题空间中舒适地运行。 1.3 Ray Ray是加州大学伯克利分校的另一个项目，其使命是 "简化分布式计算"。...已经有证据表明，Ray在某些机器学习任务上的表现优于Spark和Dask，如NLP、文本规范化和其他。此外，Ray的工作速度比Python标准多处理快10%左右，即使是在单节点上也是如此。...这个调度器很好，因为它设置简单，保持最小的延迟，允许点对点的数据共享，并支持比简单的map-reduce链复杂得多的工作流。
for循环对这些数组求和，但这样做非常慢。...相反，Numpy允许你直接对数组进行操作，这要快得多（特别是对于大型数组）。 result = array_1 + array_2 关键就在于，只要有可能，就要使用向量化操作。...1、Swifter可以检查你的函数是否可以向量化，如果可以，就使用向量化计算。 2、如果不能进行向量化，请检查使用Dask进行并行处理是否有意义： ?...https://dask.org/ 或者只使用普通的Pandas的apply函数，但并行会使小数据集的处理速度变慢。 所以大家面对数据集大小的不同时，要采取不同的代码思路，否则会适得其反！ ?...可以看到，无论数据大小如何，使用向量化总是更好。如果向量化不行，你可以从vanilla Pandas获得最佳速度，直到你的数据足够大。一旦超过了阈值大小，并行处理就最有意义了。
是的-Dask DataFrames。 大多数Dask API与Pandas相同，但是Dask可以在所有CPU内核上并行运行。它甚至可以在集群上运行，但这是另一个话题。...今天你将看到Dask在处理20GB CSV文件时比Pandas快多少。运行时值将因PC而异，所以我们将比较相对值。郑重声明，我使用的是MBP 16”8核i9, 16GB内存。...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。 接下来，让我们看看如何处理和聚合单个CSV文件。...如果notebook 完全崩溃，使用少量的CSV文件。 让我们看看Dask提供了哪些改进。它接受read_csv()函数的glob模式，这意味着您不必使用循环。...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。
随着时间的推移，各种Python包的流行程度 但是有一个缺点：对于较大的数据集来说，panda“慢”。 默认情况下，panda 使用单个 CPU 内核作为单个进程执行其函数。...这使得 Modin 的并行处理可扩展到任何形状的 DataFrame。 想象一下，如果给你一个列多行少的 DataFrame。有些库只执行跨行分区，在这种情况下效率很低，因为我们的列比行多。...为了在执行并行处理时完成大量繁重的工作，Modin 可以使用 Dask 或 Ray。它们都是使用 Python api 的并行计算库，你可以选择一个或另一个在运行时与 Modin 一起使用。...这是一个应用 Modin 的绝佳机会，因为我们要多次重复一个非常简单的操作。...这意味着 Modin 将使用你的磁盘作为你的内存溢出存储，允许你处理比你的 RAM 大得多的数据集。
这些工具可以分为三类： 并行/云计算— Dask，PySpark和Modin 高效内存利用— Vaex 不同的编程语言— Julia 数据集 对于每种工具，我们将使用Kaggle欺诈检测数据集比较基本操作的速度...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。...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。...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。...使用更多核的处理通常会更快，并且julia对开箱即用的并行化有很好的支持。您可能会担心编译速度，但是不需要，该代码将被编译一次，并且更改参数不会强制重新编译。
，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。...本文要介绍的工具modin就是一个致力于在改变代码量最少的前提下，调用起多核计算资源，对pandas的计算过程进行并行化改造的Python库，并且随着其近期的一系列内容更新，modin基于Dask开始对...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...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： 图7 这种时候modin的运算反而会比pandas慢很多...： 图8 因此我对modin持有的态度是在处理大型数据集时，部分应用场景可以用其替换pandas，即其已经完成可靠并行化改造的pandas功能，你可以在官网对应界面（https://modin.readthedocs.io
本文要介绍的工具modin就是一个致力于在改变代码量最少的前提下，调用起多核计算资源，对pandas的计算过程进行并行化改造的Python库，并且随着其近期的一系列内容更新，modin基于Dask开始对...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6 这时耗时差距虽然不如concat操作时那么巨大，也是比较可观的，但是modin毕竟是一个处理快速开发迭代阶段的工具，其针对pandas的并行化改造尚未覆盖全部的功能，譬如分组聚合功能。...图7 这种时候modin的运算反而会比pandas慢很多： ?...图8 因此我对modin持有的态度是在处理大型数据集时，部分应用场景可以用其替换pandas，即其已经完成可靠并行化改造的pandas功能，你可以在官网对应界面（https://modin.readthedocs.io
对于AI而言，对并行性的需求不仅适用于单个工作站或计算节点，而且适用于编排分布在可能数千个计算节点上的AI处理流水线。...，“minibatch_size”是每个小批处理中要处理的数据行数，“backend”是后端的名称，“backend_handle”给出了Batcher的API句柄通信。...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。...Dask和Ray的表现要好得多，Dask的加速率为32％，Ray的加速率为41％，为1.28M。与单节点相比的加速比也随着数据大小而增加，并且在最大测试尺寸下似乎没有接近饱和。 ?...dask / dask https://github.com/dask/dask 具有任务调度的并行计算。通过在GitHub上创建一个帐户来为dask / dask开发做贡献。
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...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 =...LocalCUDACluster()并行读取数据分片import dask.dataframe as dddf = dd.read_csv('data-*.csv') 在多GPU上分布式处理df = df.map_partitions...(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...级的数据并行处理。
process(chunk) 6.3 使用 Dask 进行并行计算 当 Pandas 的性能达到瓶颈时，我们可以利用 Dask 库进行并行计算。...Dask 是一个并行计算框架，可以无缝扩展 Pandas 的操作，使其支持多线程和多进程处理。...Pandas 内置的向量化方法（如加法、乘法等）会比使用 apply()、map() 等方法快得多，尤其是在处理大规模数据时。...不会一次性加载整个数据集到内存中，因此可以处理比内存大得多的数据集。...结合 Dask、Vaex 等并行计算工具，Pandas 的能力可以得到充分释放，使得你在面对庞大的数据集时依旧能够保持高效处理与分析。
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。...Dask-ML支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等，对于常用的数据处理、建模分析是完全够用的。...# 导入 modin pandas import modin.pandas as pd 原理、安装、使用可参考这篇：pandas慢怎么办？来试试Modin 3....如果不是分布式而是单节点处理数据，遇到内存不够或者速度慢，也不妨试试这个库。
什么是Dask.array？ 1.1 Dask简介 Dask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模数据集，将数据拆分成小块，并使用多核或分布式系统并行计算。...这使得Dask.array能够处理比内存更大的数据集，并利用多核或分布式系统来实现并行计算。 另外，Numpy的操作通常是立即执行的，而Dask.array的操作是延迟执行的。...这种分块策略有以下几个优势： 处理大规模数据：将数据拆分成小块，可以使Dask.array处理比内存更大的数据集。每个小块可以在内存中处理，从而有效地利用计算资源。...在处理大规模数据集时，Dask.array通常是更好的选择，因为它可以处理比内存更大的数据集，并利用多核或分布式系统来实现并行计算。...Dask.array作为Dask的一部分，提供了高效的数组操作和并行计算功能，可以处理比内存更大的数据集，并充分利用计算资源。
什么是Dask Dask是一个开源项目，它允许开发者与scikit-learn、pandas和NumPy合作开发他们的软件。它是一个非常通用的工具，可以处理各种工作负载。...事实上，Dask的创建者Matthew Rocklin先生确认Dask最初是为了并行化Pandas和NumPy而创建的，尽管它现在提供了比一般的并行系统更多的好处。...此外，您可以在处理数据的同时并行运行此代码，这将简化为更少的执行时间和等待时间! ? 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。...为何如此流行 作为一个由PyData生成的现代框架，Dask由于其并行处理能力而备受关注。 在处理大量数据——尤其是比RAM大的数据块——以便获得有用的见解时，这是非常棒的。...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。
而我们作为使用者，当然是希望geopandas处理分析矢量数据越快越好。...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。...取得了约3倍的计算性能提升，且这种提升幅度会随着数据集规模的增加而愈发明显，因为dask可以很好的处理内存紧张时的计算优化： 当然，这并不代表我们可以在任何场景下用dask-geopandas代替...geopandas，在常规的中小型数据集上dask-geopandas反而要慢一些，因为徒增了额外的分块调度消耗。
Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后… 等待…… 事实证明，处理大型数据集的每一行可能需要一段时间。...相反，Numpy允许您直接对数组进行操作，这要快得多(特别是对于大型数组) result = array_1 + array_2 关键是尽可能使用向量化操作。...并行处理 几乎所有的计算机都有多个处理器。这意味着您可以很容易地通过利用它们来提高代码的速度。因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。...如果无法进行矢量化，请检查使用Dask进行并行处理还是只使用vanilla pandas apply（仅使用单个核）最有意义。并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。...可以看到，无论数据大小如何，使用向量化总是更好的。如果这是不可能的，你可以从vanilla panda那里得到最好的速度，直到你的数据足够大。一旦超过大小阈值，并行处理就最有意义。
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。...ML 算法可产生大量数据传输，至今仍难以实现并行化。...此外，RAPIDS添加了cuStreamz元数据包，因此可以使用cuDF和Streamz库简化GPU加速流处理。...平均结果显示，新的多GPU PageRank分析比100节点Spark集群快10倍以上。 ?...按照上述文档，可以运行一个单机的GPU加速的数据预处理+训练的XGBoost Demo，并对比GPU与CPU的训练时间。 用户也可以通过选择更多的数据量和GPU个数来验证多GPU的支持。
多进程可在代码中实现并行化。 当您要实例化新进程，访问共享内存时，多进程成本很高，因此如果有大量数据处理时可以考虑使用多进程。 对于少量数据，则不提倡使用多进程。...Dask来并行化Pandas DataFrame Dask很棒！...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！...pandas操作与多个进程并行化同样，仅在您拥有大型数据集时使用。...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。
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。...我觉得Dask的最牛逼的功能是：它兼容大部分我们已经在用的工具，并且只需改动少量的代码，就可以利用自己笔记本电脑上已有的处理能力并行运行代码。...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。...对于原始项目中的大部分API，这些接口会自动为我们并行处理较大的数据集，实现上不是很复杂，对照Dask的doc文档即可一步步完成。
因为我主要接触的是nc格式，以nc数据为主： 在利用 xr.open_mfdataset 批量读取文件时，建议设置 engine=h5netcdf，比默认的 engine=netcdf4 要更快； 利用...，后面单独推一下批量写nc文件； 如果不是必须要用nc和grib等格式的话，可以尝试一下 zarr格式，在文件的读取方面非常方便，而且效率要更高，可以实现文件的并行读写和增量写操作； 注意：目前没有类似...注意在使用的时候想清楚要实现的效果。 刚好最近处理数据也要用到 mask，这里顺带提一下。...进行插值和统计计算时建议使用 xr.apply_ufunc 和 map_blocks 函数，可以显著改善处理效率，结合 dask 的话简直如有神助。 这几天在处理数据时就碰到了此类问题。...涉及到大量的数据处理时，可以结合 xarray 和 dask 改善效率，但是 dask 的学习成本稍高一些。
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