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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云