python - 为什么在过滤后的 Dask 数据帧上运行 compute() 需要这么长时间？

Question

我正在使用这个读取数据： ddf1 = dd.read_sql_table('mytable', conn_string, index_col='id', npartitions=8)

当然，由于惰性计算，这会立即运行。这个表有几亿行。

接下来，我要过滤这个 Dask 数据框：

ddf2 = ddf1.query('some_col == "converted"')

最后，我想将其转换为 Pandas 数据框。结果应该只有大约 8000 行：

ddf3 = ddf2.compute()

但是，这需要很长时间（约 1 小时）。我可以就如何大幅加快速度获得任何建议吗？我试过使用.compute(scheduler='threads')，改变分区的数量，但到目前为止没有一个工作。我究竟做错了什么？

Answer 1

首先，您可以使用 sqlalchemy 表达式语法在查询中对您的过滤子句进行编码，并在服务器端进行过滤。如果数据传输是您的瓶颈，那是您最好的解决方案，尤其是过滤列被索引。

根据您的数据库后端，sqlalchemy 可能不会释放 GIL，因此您的分区不能在线程中并行运行。你得到的只是线程之间的争用和额外的开销。您应该将分布式调度程序与进程一起使用。

当然，请看你的CPU和内存使用情况；使用分布式调度程序，您还可以访问诊断仪表板。您还应该关注每个分区在内存中的大小。