Dask会自己处理分块和并行，我几乎不用操心。用Ray实现Ray的风格更手动一点，但也很有意思：import rayimport pandas as pd# 启动Rayray.init()# 定义一个远程函数处理数据块@ray.remotedefprocess_chunk(chunk): filtered = chunk[chunk['age'] > 30] # 筛选年龄大于30returnlen(filtered), filtered['a...
第3章 Dask 31 3.1 Dask简介31 3.2 Dask DataFrame快速入门 32 3.2.1 创建Dask DataFrame 32 3.2.2 执行计算 33 3.2.3 索引 34 3.2.4 Pandas兼容 35 3.2.5 计算图 36 3.3 将Dask扩展到集群 37 3.3.1 Dask集群 37 3.3.2 LocalCluster 38 3.3.3 使用命令行启动一个Dask集群 39 3.3.4 Python环境和依...
花了较大篇幅介绍了 dask 和 ray(modin 是基于此的高级封装库) 两个库,主要的场景是用来加速机器学习和深度学习的大数据处理过程;对于数据分析(偏重 pandas 库的)场景,使用 xorbits 库更为兼容,适合快速迁移代码,和 LLM 结合更是如虎添翼;如果追求极致的单机性能与内存效率, polars 是最优选择,但代码迁移成本高...
随后,鲁老师聚焦书中的两个热门库 ——Dask 和 Ray,进行详细解读。 Dask 作为面向 Python 的并行计算框架,其核心思想是将大型数据科学任务拆解为小任务,调用单机 Python 包(如 pandas 和 NumPy)作为执行后端。但 Dask 是一个面向大数据的并行计算框架,Dask 官方给用户的建议是:如果数据可以放进单机内存,建议优先...
Python数据科学加速:Dask、Ray、Xorbits、mpi4py 鲁蔚征 秦续业 加入书架开始阅读 当前,数据驱动的理念已渗透到各个领域,数据科学和人工智能技术在制造业、金融、教育等多个行业中得到了广泛应用。Python作为一种编程语言,已成为数据科学和人工智能领域的事实标准,它丰富的生态系统进一步增强了它在这些领域中的重要性...
Prefect 旨在将类似 Airflow 的功能带到 Dask,具有一个大型预定义的任务库。由于 Prefect 从开始就将 Dask 作为执行后端,因此它与 Dask 的集成更紧密,开销更低。 注意 少数工具涵盖了完全相同的领域,最相似的工具是 Ray。Dask 和 Ray 都暴露了 Python API,在需要时有底层扩展。有一个 GitHub 问题,其中两个...
dask:用于分析计算的灵活的并行计算库。 PySpark:Spark 的 Python API 。 Ray:一个用于并行和分布式 Python 的系统,它统一了机器学习生态系统。 faust:一个 Python 流处理库,核心思想来源 Kafka Streams。 streamparse:运行针对事实数据流的 Python 代码。集成了 Apache Storm。 mars:是基于张量的,用于进行大规模...
随着数据量的不断增长,如何利用Python加速数据科学处理,并将它扩展到集群上的并行计算,已成为数据科学家面临的重要挑战。《Python数据科学加速:Dask、Ray、Xorbits、mpi4py》详细介绍了4种数据科学工具:Dask、Ray、Xorbits和mpi4py。 Dask的设计目标是将Python数据分析生态系统扩展到集群上,特别是为了满足那些超出单台...
dask:用于分析计算的灵活的并行计算库。 PySpark:Spark 的 Python API 。 Ray:一个用于并行和分布式 Python 的系统,它统一了机器学习生态系统。 faust:一个 Python 流处理库,核心思想来源 Kafka Streams。 streamparse:运行针对事实数据流的 Python 代码。集成了 Apache Storm。
从处理超大数据集的经验来说，无论用什么语言你都不能直接用笔记本内存来负载大数据。这种情况下，你需要利用 Dask、Spark、Ray 等分布式处理框架。在使用单个服务器实例或者笔记本时，处理的数据量存在限制。如果你想把实际的数据处理工作转移到一个计算节点集群中，甚至使用 GPU 来加速计算，Python 恰好有一个庞大的...