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我使用 dask 的数据框to_parquet方法创建了一个镶木地板文件，并将其fastparquet用作引擎。使用 i 读取文件fastparquet.ParquetFile得到以下信息。

from fastparquet import ParquetFile
file = ParquetFile('data/raw_data_fastpar.par/')
file.dtypes
OrderedDict([(u'@timestamp', dtype('<M8[ns]')),
         (u'@version', dtype('O')),
         (u'_id', dtype('O')),
         (u'browser_build', dtype('O')),
         (u'browser_device', dtype('O')),
         (u'browser_major', dtype('float64')),
         (u'browser_minor', dtype('float64')),
         (u'browser_name', dtype('O')),
         (u'browser_os', dtype('O')),
         (u'browser_os_name', dtype('O')),
         (u'dst', dtype('O')),
         (u'dst_port', dtype('float64')),
         (u'http_req_header_contentlength', dtype('O')),
         (u'http_req_header_host', dtype('O')),
         (u'http_req_header_referer', dtype('O')),
         (u'http_req_header_useragent', dtype('O')),
         (u'http_req_headers', dtype('O')),
         (u'http_req_method', dtype('O')),
         (u'http_req_secondleveldomain', dtype('O')),
         (u'http_req_url', dtype('O')),
         (u'http_req_version', dtype('O')),
         (u'http_resp_code', dtype('O')),
         (u'http_resp_header_contentlength', dtype('O')),
         (u'http_resp_header_contenttype', dtype('O')),
         (u'http_resp_headers', dtype('O')),
         (u'http_user', dtype('O')),
         (u'received_from', dtype('O')),
         (u'redis_db', dtype('O')),
         (u'src', dtype('O')),
         (u'src_port', dtype('float64')),
         (u'type', dtype('O')),
         (u'month', u'category'),
         (u'day', u'category')])


file.schema.text
u'- schema: \n
| - @timestamp: INT64, TIMESTAMP_MICROS, OPTIONAL\n
| - @version: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - _id: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - browser_build: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - browser_device: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - browser_major: DOUBLE, OPTIONAL\n
| - browser_minor: DOUBLE, OPTIONAL\n
| - browser_name: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - browser_os: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - browser_os_name: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - dst: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - dst_port: DOUBLE, OPTIONAL\n
| - http_req_header_contentlength: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - http_req_header_host: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - http_req_header_referer: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - http_req_header_useragent: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - http_req_headers: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - http_req_method: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - http_req_secondleveldomain: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - http_req_url: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - http_req_version: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - http_resp_code: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - http_resp_header_contentlength: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - http_resp_header_contenttype: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - http_resp_headers: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - http_user: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - received_from: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - redis_db: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - src: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL\n
| - src_port: DOUBLE, OPTIONAL\n  
| - type: BYTE_ARRAY, UTF8, OPTIONAL'

​</p>

所以字段是正确的。由于它们是时间序列数据，因此使用月份和日期对数据进行分区。数据总数为22815984。现在我尝试使用过滤器关键字阅读镶木地板，但我得到了一个奇怪的行为。

# this works
import datetime
since = datetime.datetime(year=2018, month=10, day=1)
filters = [('@timestamp', '>', np.datetime64(since)),]

raw_data = dd.read_parquet('data/raw_data_fastpar.par/', engine='fastparquet', columns=['http_user', 'dst', 'dst_port', 'http_req_method'], filters=filters)

raw_data.count().compute()

http_user          3835971
dst                3835971
dst_port           3835971
http_req_method    3835971
dtype: int64

这是正确的，过滤被推倒了。当我将过滤器更改为另一个字段时，

filters = [('http_req_method', '=', 'GET'),]

它取回所有数据

http_user          22815984
dst                22815984
dst_port           22815984
http_req_method    22815984
dtype: int64

手动执行它，它可以工作：

raw_data = dd.read_parquet('data/raw_data_fastpar.par/', engine='fastparquet', columns=['http_user', 'dst', 'dst_port', 'http_req_method'])
raw_data.loc[raw_data.http_req_method == 'GET'].count().compute()
http_user          14407709
dst                14407709
dst_port           14407709
http_req_method    14407709
dtype: int64

还将过滤器更改为不存在的字段，不会引发任何异常，所以这也很奇怪。关于镶木地板和过滤，我有什么遗漏吗？

Dask DataFrame Structure:
    http_user   dst     dst_port    http_req_method
npartitions=612                 
    object      object  float64         object
    ...         ...     ...             ...
    ...         ...     ...             ...     
... ...         ...     ...             ...
    ...         ...     ...             ...
Dask Name: read-parquet, 612 tasks
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包含该filters=选项是为了在有意义的情况下进行优化，以避免考虑确定不包含任何有效数据的数据部分。

在文档中：

这仅实现行组（分区）级过滤，即防止加载某些数据块，并且仅当相关统计信息已包含在元数据中时。

例如，如果您有一组行组，其中感兴趣的列单调增加，那么该列上的过滤器可能能够排除许多行组（也称为分区）。另一方面，如果每个行组都包含该列范围内的值，那么这种过滤器将产生任何效果。

data[raw_data.http_req_method == 'GET']

这做了一些不同的事情：现在每个行组都作为一个分区加载，然后在工作人员的内存中进行过滤。只有在您对索引进行过滤的特殊情况下，Dask 可能只能加载某些分区。

如果您想要优化，但您的数据不是结构化的分区边界与您的过滤条件完全一致，您将需要使用这两种方法。

如果您认为文档字符串更清晰，请提出问题。

于 2018-11-29T14:28:35.293 回答