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。...Loky和Dask都有越来越多的时间使用，大致在同一时间使用串行收敛，但随着数据量的增加，可能会超过串行时间使用。这种奇怪行为的可能原因是流程之间缺乏共享以及此任务需要两次向每个工作人员发送字典。...字典随着数据的增加而变得越来越大，并且不能有效共享辅助数据的开销超出了并行化的好处。这是一个令人惊讶的结果， ?...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。 ?...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。
Dask 为 Pandas 用户提供精细调整的定制，而 Pandas on Ray 则提供一种以最少的工作量实现更快性能的方法，且不需要多少分布式计算的专业知识。...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。...尽管多线程模式让一些计算变得更快，但是一个单独的 Python 进程并不能利用机器的多个核心。 或者，Dask 数据帧可以以多进程模式运行，这种模式能够生成多个 Python 进程。...然而，如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程，则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理，然后在另一个进程中进行去串行化处理，因为这两个进程没有共享内存。
这里关键是使用dask库来处理海量数据，它的大多数操作的运行速度比常规pandas等库快十倍左右。...pandas特别适合处理小型结构化数据，并且经过高度优化，可以对存储在内存中的数据执行快速高 效的操作。然而随着数据量的大幅度增加，单机肯定会读取不下的，通过集群的方式来处理是最好的选 择。...这就是Dask DataFrame API发挥作用的地方:通过为pandas提供一个包装器，可以智能的将巨大的DataFrame分隔成更小的片段，并将它们分散到多个worker(帧)中，并存储在磁盘中而不是...Dask已将数据帧分为几块加载，这些块存在 于磁盘上，而不存在于RAM中。如果必须输出数据帧，则首先需要将所有数据帧都放入RAM，将它们缝合在一 起，然后展示最终的数据帧。...text-align: right; } # 可视化工作进程，58个分区任务 data.visualize() 数据预处理 数据压缩 # 查看现在的数据类型 data.dtypes U_Id
Dask 可提供低用度、低延迟和极简的序列化，从而加快速度。 在分布式场景中，一个调度程序负责协调许多工作人员，将计算移动到正确的工作人员，以保持连续、无阻塞的对话。多个用户可能共享同一系统。...过去五年里，对 Python 工作负载扩展的需求不断增加，这导致了 Dask 的自然增长。...Dask 已被 Python 开发者社区迅速采用，并且随着 Numpy 和 Pandas 的普及而增长，这为 Python 提供了重要的扩展，可以解决特殊分析和数学计算问题。...DASK 用例 Dask 能够高效处理数百 TB 的数据，因此成为将并行性添加到 ML 处理、实现大型多维数据集分析的更快执行以及加速和扩展数据科学制作流程或工作流程的强大工具。...他们公开托管的托管部署产品为同时使用 Dask 和 RAPIDS 提供了一种强大而直观的方式。
这意味着Dask继承了Pandas issues，比如数据必须完全装载到RAM中才能处理的要求，但Vaex并非如此。...Vaex不生成DataFrame副本，所以它可以在内存较少的机器上处理更大的DataFrame。 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。...Spark以每秒1000万串的速度运行（并且会随着内核和机器的数量增加）。Vaex每秒可以处理1亿条字符串，并且会随着内核数量的增加而增加。在32核的机器上，我们每秒钟处理10亿个字符串。...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！
但Pandas并不是完美的，大数据是它的软肋。 由于设计原因，Pandas只能在单核上运行，数据处理能力有限。目前大部分计算机虽都是多核CPU，Pandas却心有余而力不足，无法用到多核。...正因为大多人都熟悉了Pandas的语法结构，所以想换一种新的数据分析库并不容易，会增加很多的学习成本。 如果在保留Pandas语法和API的前提下，又能增加大数据处理能力，这将会一个完美的解决方案。...Modin以Ray或Dask作为后端运行。 ❝Ray是基于python的并行计算和分布式执行引擎。 Dask是一个高性能并行分析库，帮助Pandas、Numpy处理大规模数据。...当用4个进程而不是一个进程（如pandas）运行相同的代码时，所花费的时间会显著减少。...「Modin Vs Dask」 Dask既可以作为Modin的后端引擎，也能单独并行处理DataFrame，提高数据处理速度。
操作系统的工作 操作系统和硬件支持结合，实现了虚拟内存，而为了实现虚拟内存，操作系统所需要做的工作如下： 在进程创建时，操作系统必须为进程的地址空间找到内存空间。...如下图所示： 简言之，页表就是一种数据结构，用于将虚拟地址 (或者实际上，是虚拟页号) 映射到物理地址 (物理帧号)。因此任何数据结构都可以采用，最简单的形式成为线性页表，就是一个数组。...因此，我们可以形象地看到多级页表的工作方式：只是让线性页表的一部分消失 (释放这些帧用作其他用途)，并用页目录记录页表的哪些页也被分配。 在一个简单的两级页表中，页目录为每页页表包含了一项。...LRU 目前看来优于 FIFO 策略及随机策略，但随着系统中页的数量的增长，扫描所有页的时间字段只是为了找到最精确最少使用的页，这个代价太大。...考虑到内存中的页是否被修改，硬件增加一个修改位。每次写入页时都会设置此位，因此可以将其合并到页面替换算法中。
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。...即使在单台PC上，也可以利用多个处理核心来加快计算速度。 Dask处理数据框的模块方式通常称为DataFrame。...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。...但在相对较小的数据上使用Spark不会产生理想的速度提高。 Vaex 到目前为止，我们已经看到了将工作分散在更多计算机核心之间以及群集中通常有许多计算机之间的平台。...最后总结 我们已经探索了几种流行的Pandas替代品，以确定如果数据集足够小，可以完全装入内存，那么使用其他数据是否有意义。 目前来看没有一个并行计算平台能在速度上超过Pandas。
虽然 panda 是 Python 中用于数据处理的库，但它并不是真正为了速度而构建的。了解一下新的库 Modin，Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。...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。...这对于较小的数据集工作得很好，因为你可能不会注意到速度上的差异。但是，随着数据集越来越大，计算量越来越大，如果只使用单个 cpu 核，速度会受到很大的影响。...有了它，对于任何尺寸的 pandas 数据数据集，Modin 声称能够以 CPU 内核的数量得到近乎线性的加速。 让我们看看它是如何工作的，并通过一些代码示例进行说明。...在这种情况下，“分区管理器”将以它能找到的最优方式执行分区和分配到 CPU 核上。它是非常灵活的。 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。
、 OLS 线性回归、Kalman Filtering 等算法。...慢”，多核算法处理较大数据集的能力有限。...尽管我们分布在世界各地，我们中的许多人在家工作，但我们的团队可以通过公开交流和合作建立新的功能并以惊人的速度解决问题。每个人都积极地提供帮助，而经常逼迫自己接触自己专业领域以外的东西以学习新的技能。...，而不是只管自己； ---- 我喜欢RAPIDS让用户可以轻松、快速地尝试各种硬件，而不必学习新系统； ---- 我喜欢RAPIDS使新科学领域的发展速度加快，而不仅仅是增加深度学习功能。...图4：XGBoost CPU和FIL推理时间随批处理大小的增加而扩展（越低越好） 将来，cuML还将支持GPU上其他算法的推理。
DuckDB 是一款进程内分析数据库，它可以在无需维护分布式多服务器系统的情况下处理出人意料的大型数据集。最棒的是什么？您可以直接从 Python 应用程序分析数据。...在那里，他们比较了系统，例如，询问 Dask 系统是否比 Apache Spark 的分析速度更快。 但是，如果你可以完全避免设置分布式系统，则可以避免很多维护方面的麻烦。...2021 年，H20.ai 在 一组基准测试 中测试了 DuckDB，比较了开源数据科学中流行的各种类似数据库工具的处理速度。 测试人员对 1000 万行和 9 列（约 0.5GB）运行了五个查询。...这些数字令人印象深刻，2023 年，DuckDB 团队返回并 调整了配置设置并升级了硬件，并将 5GB 的工作负载减少到两秒，而 0.5GB 的工作负载减少到不到一秒。...而 SQLite 是一个一次处理一行的基于行的数据库引擎，Duck 一次可以处理 2048 行的整个向量。
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...()将其转换为dask-geopandas中可以直接操作的数据框对象，其中参数npartitions用于将原始数据集划分为n个数据块，理论上分区越多并行运算速度越快，但受限于机器的CPU瓶颈，通常建议设置...，可以看到，在与geopandas的计算比较中，dask-geopandas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。
因此，在顶点着色器和片段着色器中编写繁重的处理将增加处理负载。 此外，顶点着色器处理3D模型中的顶点数量，所以顶点越多，处理负载就越大。片段着色器会随着渲染像素的增加而增加处理负荷。...因为网格数据随着顶点数量的增加和单个顶点处理的信息量的增加而增长，所以需要提前进行基础知识的学习。...然而，数据量也随着关键帧的数量而增加。出于这个原因，关键帧的数量应该适当设置 有一些方法可以通过减少关键帧的数量来压缩数据量，同时保持曲线尽可能相似。...如果您想象某个进程的处理次数取决于数据的数量，就很容易理解了。...当数据量很小时，0 (n^5)可能不是问题，即使它看起来像一个巨大的计算量，例如。因此，建议以计算量为参考，测量处理时间，看是否适合在合理的范围内，每次都要考虑到数据的数量。
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。...后一部分包括数据帧、并行数组和扩展到流行接口(如pandas和NumPy)的列表。...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。...Dask的数据帧非常适合用于缩放pandas工作流和启用时间序列的应用程序。此外，Dask阵列还为生物医学应用和机器学习算法提供多维数据分析。...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。
时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值，随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中，数据具有自然的时间顺序，即一个变量在特定时间的值依赖于过去的值。...生成的特征广泛，包括： 描述性统计（平均值、最大值、相关性等） 基于物理的非线性和复杂性指标 数字信号处理相关功能 历史压缩特征 使用 tsfresh.extract_features() 函数可以为...分布式框架：tsfresh还实现了一个自己的分布式框架，将特征计算分布在多台机器上加快计算速度。 Spark兼容：tsfresh还可以使用spark或Dask来处理非常大的数据。...它会自动从基于时间的数据样本的多个域中提取和选择 750 +个经过实际测试的特征。它减少了数据科学家浪费在特征工程上的大量工作时间。...并且时间序列数据是相当大的，tsfresh 也通过多线程、支持dask和spark来处理单机处理不了的大数据样本。
数组类型（data type）描述存储在数组中的元素的性质。数组具有单一数据类型，并且数组的每个元素在内存中占用相同数量的字节。...例如，数字向量可以存储为形状 的一维数组，而彩色视频是形状 的四维数组。 步幅（Stride）用于如何将线性存储的计算机内存解释为多维数组。...而NumPy则处理了提高操作速度的基本机制。...增加快速的数组运算和线性代数，使科学家能够在一种编程语言中完成所有工作，这种众所周知的易学易教的优势，已通过许多大学用作主要学习语言而证明。...随着诸如光片显微镜和大型天气观测望远镜（LSST）54之类的设备和仪器的采用，科学数据的收集规模将继续增加。
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 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，这就使得pandas在处理百万级、千万级甚至更大数据量时...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
后者不属于性能调优的范围，因此本文将不涉及具体内容。 单独分析内存占用过多的原因 内存泄露 内存溢出的一个可能原因是内存泄漏。为了检查这一点，让我们看看内存使用是否随着场景转换而逐渐增加。...译者增加部分 实例化可以进行分帧处理，每次帧只允许实例化耗时多少ms 深究稳定高负载 在提高稳态处理负荷时，减少单帧内的处理是很重要的。在单帧内执行的处理可以大致分为CPU处理和GPU处理。...tips 请注意，遮挡剔除需要提前准备数据，并且随着数据部署到内存中，内存使用将增加。通常的做法是在内存中构建预先准备好的信息，以这种方式提高性能。...一旦确定了具有高处理负荷的类别，应进一步检查以下因素。 •是否有太多的对象要画? -考虑是否有可能一次画出所有的。 •每个对象的顶点数量是否太大?...-考虑减量和LOD •用一个简单的着色器代替处理负载是否得到改善? -回顾Shader的处理 其他 可以说，每一个GPU的处理都是堆积而重的。在这种情况下，唯一的方法就是一个接一个地稳步改进。
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