读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G)，尤其是在处理大量数据时。...然后创建Client对象，构建本地cluster: client = Client() dask创建的多进程cluster 不同的机器和参数设置上述信息会存在差异 然后加载数据集： ds = xr.tutorial.open_dataset...() dask计算图，点击可看大图 计算完成后，为了并行存储nc文件，需要将上述结果分割为多个对象： 创建分割函数将上述dataset对象分割为多个子dataset对象： import itertools...dataset对象上执行上述函数，测试函数是否能正常运行： create_filepath(datasets[1]) 下一步就是为每一个dataset对象创建一个路径，用于保存数据： paths =...后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。最近在处理数据时用到了dask，后面有时间可能会更一些dask相关的推文，比如数据并行处理。
from dask.distributed import Client client = Client(n_workers=4) 基础 首先让我们创建一些玩具函数，inc 和 add，它们会休眠一段时间来模拟工作...请注意，这比原始代码运行得更快。 %%time # 实际上使用本地线程池运行我们的计算 z.compute() Wall time: 2.05 s 5 刚才发生了什么？...z 对象是一个惰性 Delayed 对象。这个对象包含我们计算最终结果所需的一切，包括对所有所需函数的引用，以及它们的输入和相互之间的关系。...当这些函数速度很快时，这尤其有用，并帮助我们确定应该调用哪些其他较慢的函数。这个决定，延迟还是不延迟，通常是我们在使用 dask.delayed 时需要深思熟虑的地方。...如果我们在上面的例子中延迟了 is_even(x) 的计算会发生什么？ 你对延迟 sum() 有什么看法？这个函数既是计算又运行快速。 创建数据 运行此代码以准备一些数据。
result = dask_result.compute() 与Numpy的同步计算不同，Dask会延迟计算，构建一个任务图，然后当我们调用compute()时，Dask会并行执行这些任务。...优化Dask任务的性能 在使用Dask时，有几个重要的优化策略可以帮助你更好地利用计算资源： 调整块大小 块大小直接影响Dask的并行性能。...使用多线程或多进程 Dask可以选择在多线程或多进程模式下运行。对于I/O密集型任务，多线程模式可能效果更佳；而对于计算密集型任务，使用多进程模式能够更好地利用多核CPU。...threads_per_worker=1) # 打印集群状态 print(client) 通过这种方式，可以轻松在本地创建一个Dask集群，并设置进程和线程的数量，以优化计算效率。...Dask的分布式计算能力 除了在本地并行计算，Dask还支持分布式计算，可以在多台机器上并行执行任务。通过Dask的distributed模块，可以轻松搭建分布式集群，处理海量数据。
官方：https://dask.org/ Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构，并且既可在本地计算机上运行，也可以扩展到在集群上运行。...基本上，只要编写一次代码，使用普通的Pythonic语法，就可在本地运行或部署到多节点集群上。这本身就是一个很牛逼的功能了，但这还不是最牛逼的。...这些集合类型中的每一个都能够使用在RAM和硬盘之间分区的数据，以及分布在群集中多个节点上的数据。...之所以被叫做delayed是因为，它没有立即计算出结果，而是将要作为任务计算的结果记录在一个图形中，稍后将在并行硬件上运行。...、add和sum都还没有发生，而是生成一个计算的任务图交给了total。
猫头虎 分享：Python库 Dask 的简介、安装、用法详解入门教程 今天猫头虎带大家走进 Dask 的世界，作为一个并行计算的强大工具，它在处理大规模数据和优化计算效率时非常有用！...它最大的亮点是可以让开发者在本地和分布式环境中无缝工作。 Dask 解决了传统数据处理库在数据集规模较大时出现的性能瓶颈问题。...Dask 简介与优势 Dask 是一个灵活并且易于使用的 并行计算库，可以在小规模计算机上进行大规模数据处理。它的核心组件包括： Dask Arrays：与 NumPy 类似，但支持计算超大数组。...import dask.array as da # 创建一个超大数组，延迟分区计算 array = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000...常见问题解答 (QA) Q1: 猫哥，我的 Dask 任务运行很慢，怎么办？ A: 首先检查是否适当地设置了 chunks 大小，以及是否有过多的小任务。
例如，dask.threaded.get函数可以用于在本地多线程环境中执行计算： import dask.array as da # 创建一维Dask数组 arr = da.array([1, 2,...='threads') 除了多线程任务调度器，Dask还提供了dask.multiprocessing.get函数用于在本地多进程环境中执行计算，以及dask.distributed.Client类用于在分布式集群上执行计算...from dask.distributed import Client # 创建一个分布式客户端 client = Client() # 从大型数据文件创建Dask数组，并在分布式集群上执行计算 arr...然后，在Python代码中，我们可以使用Dask.distributed的Client类来创建一个分布式客户端： from dask.distributed import Client # 创建一个分布式客户端...8.2 使用原地操作 在Dask.array中，原地操作是一种可以提高性能的技巧。原地操作指的是在进行数组计算时，将计算结果直接存储在原始数组中，而不创建新的数组。
工作节点中的数据使用Apache Arrow对象存储，这些对象在节点上工作的所有进程之间提供零对象共享。工作节点具有自己的本地调度程序，进一步减少了全局调度程序的开销。...它支持本地（串行，线程，多处理，Loky）和分布式后端（Spark，Dask，Ray）。类似地调用分布式框架，在可能的情况下将数据分布在整个管道中。...第一个管道ApplyBatch在每个小批量评论上运行Scikit-learn HashingVectorizer，并返回简化的散列特征稀疏矩阵。...通过在GitHub上创建一个帐户，为apache / spark开发做出贡献。 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。
这一决定背后的想法是，使用Dask的工作应该让使用Python进行数据分析的开发者感到熟悉，而且升级时间应该最小。...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"。...Ray与Dask类似，它让用户能够以并行的方式在多台机器上运行Python代码。...为了让事情变得更加复杂，还有Dask-on-Ray项目，它允许你在不使用Dask分布式调度器的情况下运行Dask工作流。...这使得在Ray集群上运行Dask任务的吸引力非常明显，也是Dask-on-Ray调度器存在的理由。
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。...在本例中，您已经将数据放入了Dask版本中，您可以利用Dask提供的分发特性来运行与使用pandas类似的功能。...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。...公司受益于Dask提供的强大分析，因为它在单机上进行高效的并行计算。...使用Dask的缺点： 在Dask的情况下，与Spark不同，如果您希望在创建集群之前尝试该工具，您将无法找到独立模式。 它在Scala和R相比可扩展性不强。
针对这个情况，我们可以从几个方面进行分析和建议： 性能瓶颈分析： ArcGIS和GeoPandas在处理大量数据时可能会遇到性能问题，特别是在普通硬件上运行时。...空间连接特别是在点数据量很大时，是一个资源密集型的操作，因为它需要对每个点检查其与其他几何对象（如行政区边界）的空间关系。...() 检查几何对象是否在某个多边形内 ddf.within(polygon) 此外，如果你有一个分布式的 dask.dataframe，你可以将 x-y 点的列传递给 set_geometry 方法来设置几何形状...，应该考虑以下优化策略： 直接在Dask中读取Shapefiles 你的代码先用geopandas读取Shapefile，然后转换为dask_geopandas对象。...例如，在合并或连接操作之前，仔细考虑是否所有列都需要参与操作。 使用更高效的空间连接 在使用dask_geopandas进行空间连接时，确保操作是高效的。
Dask 随着数据科学领域的迅速发展，处理大规模数据集已成为日常任务的一部分。传统的数据处理库，如NumPy和Pandas，在单机环境下表现出色，但当数据集超出内存容量时，它们就显得力不从心。...Dask应运而生，作为一个开源的并行计算库，Dask旨在解决这一问题，它提供了分布式计算和并行计算的能力，扩展了现有Python生态系统的功能。...参数与配置 在使用Dask时，可以通过配置参数来优化性能和资源使用。例如： scheduler和worker的内存限制：可以通过dask.config.set方法来设置。...import dask.array as da # 创建一个大规模Dask数组 x = da.random.random(size=(10000, 10000), chunks=(1000, 1000...from dask.distributed import Client # 连接到Dask调度器 client = Client('localhost:8786') # 创建一个Dask数组 x =
导言 XGBoost是一种强大的机器学习算法，但在处理大规模数据时，单节点的计算资源可能不足以满足需求。因此，分布式计算是必不可少的。...设置分布式环境 在进行分布式计算之前，首先需要设置分布式环境。XGBoost提供了Dask和Distributed作为分布式计算的后端。...以下是一个简单的示例，演示如何使用Dask设置分布式环境： from dask.distributed import Client # 创建Dask客户端 client = Client() # 查看集群信息...print(client) 大规模数据处理 XGBoost通过支持外部数据格式（如DMatrix）和分布式计算框架（如Dask）来处理大规模数据。...= xgb.dask.train(client, params, dtrain, num_boost_round=100) # 查看模型结果 print(xgb_model) 分布式特征工程 在进行分布式计算时
Dask Dask是一个开源库，可以让我们使用类似于PANDA的API进行并行计算。通过运行“ pip install dask[complete]”在本地计算机上进行安装。...Bag上运行预处理辅助函数 如下所示，我们可以使用.map（）和.filter（）函数在Dask Bag的每一行上运行。...，并且我们这里使用的是单机版，因为我们只在本地机器上运行Milvus。...要创建一个集合，首先需要指定集合的模式。在本文示例中利用Milvus 2.1字符串索引和字段来存储与每篇论文相关的所有必要元数据。...步骤4:对插入的数据将创建一个近似最近邻居(ANN)索引 在我们将所有的嵌入插入到Milvus向量数据库后，还需要创建一个神经网络索引来加快搜索速度。
Dask 的任务调度程序可以扩展至拥有数千个节点的集群，其算法已在一些全球最大的超级计算机上进行测试。其任务调度界面可针对特定作业进行定制。...| BlazingSQL BlazingSQL 是一个在 GPU 上运行的速度超快的分布式 SQL 引擎，也是基于 Dask-cuDF 构建的。...他们利用 Dask 创建一个熟悉的界面，让科学家掌握超级计算能力，推动各领域取得潜在突破。 | 沃尔玛实验室 作为零售领域巨头，沃尔玛利用海量数据集更好地服务客户、预测产品需求并提高内部效率。...为何 DASK 对数据科学团队很重要 这一切都与加速和效率有关。开发交互式算法的开发者希望快速执行，以便对输入和变量进行修补。在运行大型数据集时，内存有限的台式机和笔记本电脑可能会让人感到沮丧。...Dask 功能开箱即用，即使在单个 CPU 上也可以提高处理效率。当应用于集群时，通常可以通过单一命令在多个 CPU 和 GPU 之间执行运算，将处理时间缩短 90% 。
，参数chunks（数据块）是一个关键，这里的意思是在time维度上一次性读取500MB的数据块，实现按需读取数据。...对象下的chunksize属性，这是由于我们在读取dset数据时指定chunk参数的原因。...，而dask client可以把任务分发至不同的cpu核上，实现并行化处理。...使用方法如下： from dask.distributed import Client client = Client() client 输出： Client...说明在多核cpu之间进行系统调度也是耗费时间的，因此，多核cpu并行处理化场景可能不是最优解决方案，需要根据实际情况选择方案。 4、绘图 在完成了日最大降雨量的数据计算后，即可以完成画图工作。
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...2.1 基础使用 dask-geopandas与geopandas的常用计算API是相通的，但调用方式略有不同，举一个实际例子，其中示例文件demo_points.gdb由以下代码随机生成并写出： import.../demo_points.gdb', driver='OpenFileGDB') 在使用dask-geopandas时，我们首先还是需要用geopandas进行目标数据的读入，再使用from_geopandas...就是奔着其针对大型数据集的计算优化而去的，我们来比较一下其与原生geopandas在常见GIS计算任务下的性能表现，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
__ == "__main__": main() 测试结果对比 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。...Polars Dask 3、大数据集 我们使用一个8gb的数据集，这样大的数据集可能一次性加载不到内存中，需要框架的处理。...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。...但是，Dask在大型数据集上的平均时间性能为26秒。 这可能和Dask的并行计算优化有关，因为官方的文档说“Dask任务的运行速度比Spark ETL查询快三倍，并且使用更少的CPU资源”。...上面是测试使用的电脑配置，Dask在计算时占用的CPU更多，可以说并行性能更好。 作者：Luís Oliveira
在 Dask 上进行实验 DataFrame 库 Dask 提供可在其并行处理框架上运行的分布式 DataFrame，Dask 还实现了 Pandas API 的一个子集。...数据科学家应该用 DataFrame 来思考，而不是动态的任务图 Dask 用户一直这样问自己： 我什么时候应该通过 .compute() 触发计算，我什么时候应该调用一种方法来创建动态任务图？...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。...Ray 的默认模式是多进程，因此它可以从一台本地机器的多个核心扩展到一个机器集群上。
最近在NCAR的GitHub官方源中又出现了一个新的小项目: A lightweight interface for reading in output from the Weather Research...and Forecasting (WRF) model into xarray Dataset 利用Python进行WRF模式后处理的应该都知道，wrf-python用来处理WRF模式结果比较方便，但又太笨重了...的并行能力 salem 库可以处理WRF模式结果，然后和 xarray 对象整合，但是 salem 库在处理诊断量方面不是很方便。...from ncar_jobqueue import NCARCluster hv.extension('bokeh') # 创建集群实例 cluster = NCARCluster() cluster.scale...(10) client = Client(cluster) client files = sorted(glob.glob('/glade/scratch/bruyerec/IAG/METGRID/*
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。...在开始之前，请确保在笔记本所在的位置创建一个数据文件夹。...: 让我们来比较一下不同点: 正如您所看到的，当处理多个文件时，差异更显著——在Dask中大约快2.5倍。...一个明显的赢家，毋庸置疑。 让我们在下一节结束这些内容。 结论 今天，您学习了如何从Pandas切换到Dask，以及当数据集变大时为什么应该这样做。
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