通过PySpark，我们可以利用Spark的分布式计算能力，处理和分析海量数据集。 数据准备 在进行大数据处理和分析之前，首先需要准备数据。数据可以来自各种来源，例如文件系统、数据库、实时流等。...PySpark支持各种数据源的读取，如文本文件、CSV、JSON、Parquet等。...这些分布式文件系统能够存储和管理大规模的数据集，并提供高可靠性和可扩展性。...使用PySpark的流处理模块（Spark Streaming、Structured Streaming），可以从消息队列、日志文件、实时数据源等获取数据流，并进行实时处理和分析。...通过掌握这些技术，您可以利用PySpark在大数据领域中处理和分析海量数据，从中获取有价值的洞察和决策支持。
在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。...将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...同时使用两种方法进行对比： 1.将生成的分类变量保留为字符串 2.在执行任何I/O之前将其转换为pandas.Categorical数据类型 1.以字符串作为分类特征 下图显示了每种数据格式的平均I/O...2.对特征进行转换 在上一节中，我们没有尝试有效地存储分类特征，而是使用纯字符串，接下来我们使用专用的pandas.Categorical类型再次进行比较。 ?...因为只要在磁盘上占用一点空间，就需要额外的资源才能将数据解压缩回数据帧。即使文件在持久性存储磁盘上需要适度的容量，也可能无法将其加载到内存中。 最后我们看下不同格式的文件大小比较。
以下是我经常看到的10大常见错误，本文将为你相关解决方案： 不共享代码中引用的数据 对无法访问的路径进行硬编码 将代码与数据混合 在Git中和源码一起提交数据 编写函数而不是DAG 写for循环 不编写单元测试...不共享代码中引用的数据 数据科学需要代码和数据。因此，为了让别人可以复现你的结果，他们需要能够访问到数据。道理很简单，但是很多人忘记分享他们代码中的数据。...在尝试共享数据时，很容易将数据文件添加到版本控制中。当文件很小时是可以的，但是git并没有针对数据进行优化，尤其是大文件。...编写函数而不是DAG 关于数据部分已经够多了，现在来谈一谈实际的代码！在学习编程时最先学习的内容之一就是函数，数据科学代码通常由一系列线性运行的函数组成。...jupyter notebook助长了上述提到的许多不良编程习惯，尤其是： 把所有文件保存在一个目录中 编写从上至下运行的代码，而不是DAG 没有对代码进行模块化 很难调试 代码和输出混在一个文件中 没有很好的版本控制
介绍 在本系列的上一篇博客文章中，我们介绍了在Cloudera Machine Learning（CML）项目中利用深度学习的步骤。...创建具有8核、16GB内存和1个GPU的会话 使用以下命令从终端会话中安装需求： code pip install -r requirements.txt 获取数据集 为了使代码正常工作，应将CSV格式的数据放入数据子文件夹中...数据摄取 原始数据位于一系列CSV文件中。我们首先将其转换为Parquet格式，因为大多数数据湖都存在于存储有Parquet文件的对象存储中。...这将以正确的数据类型打开CSV，然后将它们另存为Parquet，保存在“ raw_data”文件夹中。 浏览数据集，有数字列、分类列和布尔列。...但是，`StratifiedKFold`在计算上并不是很昂贵，因此我们不在GPU上运行也没关系。生成的索引也可以按照常规通过iloc直接与cuDF数据帧一起使用。
，下面是一些简单的例子： 比较一下与pandas、polars之间执行相同任务的耗时差异，DuckDB依旧是碾压级的存在： 2.3 计算结果转换 DuckDB默认自带的文件写出接口比较少，依旧是只针对csv...、parquet等主流格式具有相应的write_parquet()、write_csv()可以直接导出文件，但是针对Python，DuckDB提供了多样化的数据转换接口，可以快捷高效地将计算结果转换为Python...对象、pandas数据框、polars数据框、numpy数组等常用格式： 基于此，就不用担心通过DuckDB计算的数据结果不好导出为其他各种格式文件了~ 如果你恰好需要转出为csv、parquet等格式...，那么直接使用DuckDB的文件写出接口，性能依旧是非常强大的： csv格式 parquet格式 更多有关DuckDB在Python中应用的内容，请移步官方文档（https://duckdb.org/docs...以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我们进行讨论~
/demo_data.parquet') 针对两种格式的文件，分别比较默认情况下DuckDB、pandas、polars的读取速度： csv格式 parquet格式 可以看到，无论是对比pandas...，下面是一些简单的例子： 比较一下与pandas、polars之间执行相同任务的耗时差异，DuckDB依旧是碾压级的存在： 2.3 计算结果转换 DuckDB默认自带的文件写出接口比较少，依旧是只针对...csv、parquet等主流格式具有相应的write_parquet()、write_csv()可以直接导出文件，但是针对Python，DuckDB提供了多样化的数据转换接口，可以快捷高效地将计算结果转换为...parquet等格式，那么直接使用DuckDB的文件写出接口，性能依旧是非常强大的： csv格式 parquet格式 更多有关DuckDB在Python中应用的内容，请移步官方文档（https://...以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我们进行讨论~
你可以在程序中使用这个方法来获取对象中的行数。...对于其他驱动程序，请注意 pandas 从查询输出中推断列 dtype，而不是通过查找物理数据库模式中的数据类型。例如，假设userid是表中的整数列。...注意 在导入分类数据时，Stata 数据文件中的变量值不会被保留，因为Categorical变量始终使用介于-1和n-1之间的整数数据类型，其中n是类别数。...指定chunksize或使用iterator=True以获取读取器对象（XportReader或SAS7BDATReader），以逐步读取文件。读取器对象还具有包含有关文件及其变量的其他信息的属性。...### 逐块迭代文件 假设您希望惰性地迭代（可能非常大的）文件，而不是将整个文件读入内存，例如以下内容： ```py In [224]: df = pd.DataFrame(np.random.randn
我们都知道一个大数据处理系统分为： 分布式文件系统：HDFS，S3 基于一定的文件格式将文件存储在分布式文件系统：Parquet，ORC， ARVO 用来组织文件的元数据系统：Metastore 处理文件的计算引擎...Delta Lake 其实只是一个 Lib 库，不是一个 service，不需要单独部署，而是直接依附于计算引擎的，但目前只支持 spark 引擎，使用过程中和 parquet 唯一的区别是把 format...三、Apache Hudi Hudi 是什么 一般来说，我们会将大量数据存储到HDFS/S3，新数据增量写入，而旧数据鲜有改动，特别是在经过数据清洗，放入数据仓库的场景。...此存储类型下，写入数据非常昂贵，而读取的成本没有增加，所以适合频繁读的工作负载，因为数据集的最新版本在列式文件中始终可用，以进行高效的查询。...在更新记录时，更新到增量文件中（avro），然后进行异步（或同步）的compaction，创建列式文件（parquet）的新版本。
Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。...Pandas Dataframe中。...我们对测试的结果做一个简单的分析 CSV 未压缩文件的大小最大 压缩后的尺寸很小，但不是最小的 CSV的读取速度和写入速度是最慢的 Pickle 表现得很平均 但压缩写入速度是最慢的 Feather 最快的读写速度...，文件的大小也是中等，非常的平均 ORC 所有格式中最小的 读写速度非常快，几乎是最快的 Parquet 总的来说，快速并且非常小，但是并不是最快也不是最小的。...ORC作为传统的大数据处理格式（来自Hive）对于速度的和大小的优化是做的最好的，Parquet比ORC更大、更慢，但是它却是在速度和大小中取得了最佳的平衡，并且支持他的生态也多，所以在需要处理大文件的时候可以优先选择
csv文件，而后再用read_csv获取。...read_table：可用于读取txt文件，使用频率不高； read_parquet：Parquet是大数据中的标志性文件，Pandas也对其予以支持，但依赖还是很复杂的； 另外，还有ocr和pickle...等文件类型，其中OCR是Hive中的标准数据文件类型，与Parquet类似，也是列式存储，虽然Pandas也提供支持，但既然是大数据，其实与Pandas已经关系不大了；而pickle则是python中常用的序列化存储格式...与Pandas接口名称的一个显著区别是：Spark采用二级接口的方式，即首先调用read属性获取读接口的类，然后再区分数据源细分为各种类型；而Pandas则是直接提供了read_各数据类型的API。...仍然按照使用频率来分： spark.read.parquet：前面已经提到，parquet是大数据中的标准文件存储格式，也是Apache的顶级项目，相较于OCR而言，Parquet更为流行和通用。
Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。...Pandas Dataframe中。...我们对测试的结果做一个简单的分析 CSV 未压缩文件的大小最大 压缩后的尺寸很小，但不是最小的 CSV的读取速度和写入速度是最慢的 Pickle 表现得很平均 但压缩写入速度是最慢的 Feather 最快的读写速度...，文件的大小也是中等，非常的平均 ORC 所有格式中最小的 读写速度非常快，几乎是最快的 Parquet 总的来说，快速并且非常小，但是并不是最快也不是最小的 总结 从结果来看，我们应该使用ORC或Feather...ORC作为传统的大数据处理格式（来自Hive）对于速度的和大小的优化是做的最好的，Parquet比ORC更大、更慢，但是它却是在速度和大小中取得了最佳的平衡，并且支持他的生态也多，所以在需要处理大文件的时候可以优先选择
圈内有这样一句话流传：如果说 HDFS 是大数据时代文件系统的事实标准，Parquet 就是大数据时代存储格式的事实标准。...关于映射下推与谓词下推： 映射下推，这是列式存储最突出的优势，是指在获取数据时只需要扫描需要的列，不用全部扫描。 谓词下推，是指通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。...对象模型层：定义如何读取 Parquet 文件的内容，这一层转换包括 Avro、Thrift、Protocal Buffer 等对象模型/序列化格式、Hive serde 等的适配。...例如 parquet-mr 项目里的 parquet-pig 项目就是负责把内存中的 Pig Tuple 序列化并按列存储成 Parquet 格式，以及反过来把 Parquet 文件的数据反序列化成 Pig...这里需要注意的是 Avro, Thrift, Protocol Buffer 等都有他们自己的存储格式，但是 Parquet 并没有使用他们，而是使用了自己在 parquet-format 项目里定义的存储格式
Python中的pandas是大家常用的数据处理工具，能应付较大数据集（千万行级别），但当数据量达到十亿百亿行级别，pandas处理起来就有点力不从心了，可以说非常的慢。...而vaex只会对数据进行内存映射，而不是真的读取数据到内存中，这个和spark的懒加载是一样的，在使用的时候 才会去加载，声明的时候不加载。...美中不足的是，vaex的懒加载只支持HDF5, Apache Arrow,Parquet, FITS等文件，不支持csv等文本文件，因为文本文件没办法进行内存映射。...在内存映射的过程中，并没有实际的数据拷贝，文件没有被载入内存，只是逻辑上被放入了内存，具体到代码，就是建立并初始化了相关的数据结构（struct address_space）。 ❞ 什么是vaex？...读取数据 vaex支持读取hdf5、csv、parquet等文件，使用read方法。hdf5可以惰性读取，而csv只能读到内存中。 ? vaex数据读取函数： ?
在Pandas 2.0发布以后，我们发布过一些评测的文章，这次我们看看，除了Pandas以外，常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。...测试内容 这两个脚本主要功能包括: 从两个parquet 文件中提取数据，对于小型数据集，变量path1将为“yellow_tripdata/ yellow_tripdata_2014-01”，对于中等大小的数据集...将最终的结果保存到新的文件 脚本 1、Polars 数据加载读取 def extraction(): """ Extract two datasets from parquet...1、小数据集 我们使用164 Mb的数据集，这样大小的数据集对我们来说比较小，在日常中也时非常常见的。...由于polar和Dask都是使用惰性运行的，所以下面展示了完整ETL的结果(平均运行5次)。 Polars在小型数据集和中型数据集的测试中都取得了胜利。
Python中的pandas是大家常用的数据处理工具，能应付较大数据集（千万行级别），但当数据量达到十亿百亿行级别，pandas处理起来就有点力不从心了，可以说非常的慢。...而vaex只会对数据进行内存映射，而不是真的读取数据到内存中，这个和spark的懒加载是一样的，在使用的时候 才会去加载，声明的时候不加载。...美中不足的是，vaex的懒加载只支持HDF5, Apache Arrow,Parquet, FITS等文件，不支持csv等文本文件，因为文本文件没办法进行内存映射。...在内存映射的过程中，并没有实际的数据拷贝，文件没有被载入内存，只是逻辑上被放入了内存，具体到代码，就是建立并初始化了相关的数据结构（struct address_space）。 ❞ 什么是vaex？...、csv、parquet等文件，使用read方法。
有这样一句话流传：如果说 HDFS 是大数据时代文件系统的事实标准，Parquet 就是大数据时代存储格式的事实标准。...关于映射下推与谓词下推： 映射下推，这是列式存储最突出的优势，是指在获取数据时只需要扫描需要的列，不用全部扫描。 谓词下推，是指通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。...对象模型层：定义如何读取 Parquet 文件的内容，这一层转换包括 Avro、Thrift、Protocal Buffer 等对象模型/序列化格式、Hive serde 等的适配。...例如 parquet-mr 项目里的 parquet-pig 项目就是负责把内存中的 Pig Tuple 序列化并按列存储成 Parquet 格式，以及反过来把 Parquet 文件的数据反序列化成 Pig...这里需要注意的是 Avro, Thrift, Protocol Buffer 等都有他们自己的存储格式，但是 Parquet 并没有使用他们，而是使用了自己在 parquet-format 项目里定义的存储格式
图片本文介绍了 Parquet 和 Feather 两种文件类型，可以提高本地存储数据时的读写速度，并压缩存储在磁盘上的数据大小。大型 CSV 文件的克星！...在相对较小的数据集上，读取-处理-写入操作可能很舒服，但对于大型 .csv 文件来说，这些操作非常麻烦，可能会消耗大量时间和资源。...为了解决这个问题，我将介绍两种文件类型，它们可以提高您的数据读写速度，并压缩存储在磁盘上的数据大小：ParquetFeather图片图片这两种文件类型都具有以下特点：默认情况下可以使用 Python-Pandas...以二进制格式以自己的类型而不是原始格式存储数据，您最多可以节省 50% 的存储空间，并且可以在读写操作中获得高达 x100 的加速。这两种文件类型都非常易于使用。更改您当前使用的代码行即可。...filesdf.to_feather("df.feather")# Reading Feather filesdf_feat = pd.read_feather("df.feather") 总结在本篇内容中
例如，将单个 CSV 文件转换为 Parquet 文件，并为目录中的每个文件重复此操作。只要每个块适合内存，您就可以处理比内存大得多的数据集。...目录中的每个文件代表整个数据集的不同年份。...例如，将单个 CSV 文件转换为 Parquet 文件，并为目录中的每个文件重复此操作。只要每个块适合内存，您就可以处理比内存大得多的数据集。...## 在 pandas 中使用 if/truth 语句 pandas 遵循 NumPy 的惯例，当你尝试将某些内容转换为 bool 时会引发错误。...使用 in 运算符 在 Series 上使用 Python in 运算符测试成员身份在索引中，而不是在值之间。
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