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我想知道是否有一个带有 Python 绑定的快速磁盘键值存储，它支持数百万次对单独键的读/写调用。我的问题涉及在一个非常大的语料库（维基百科）中计算单词共现，并不断更新共现计数。这涉及使用 64 位密钥和 64 位值读取和写入约 3 亿个值 70 次。

我还可以将我的数据表示为尺寸约为 2M x 2M 的上三角稀疏矩阵。

到目前为止，我已经尝试过：

  • Redis（64GB RAM 不够大）
  • TileDB SparseArray（无法添加到值）
  • Sqlite（太慢了）
  • LMDB（批量处理 3 亿次读/写事务需要多个小时才能执行）
  • Zarr（基于坐标的更新非常慢）
  • Scipy .npz（不能将矩阵保存在内存中以供添加部分使用）
  • 带有memmapped坐标和数据的稀疏COO（添加矩阵时RAM使用量很大）

目前唯一运行良好的解决方案是 LMDB，但运行时间约为 12 天，这似乎不合理，因为我感觉我处理的数据不多。使用 .npz 将子矩阵（约 300M 值）保存到磁盘几乎是即时的。

有任何想法吗？

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你可能想看看我的项目。

pip install rocksdict

这是一个基于 RockDB 的快速磁盘键值存储，它可以将任何 python 对象作为值。我认为它可靠且易于使用。它的性能与 GDBM 相当，但与仅适用于 Linux 上的 python 的 GDBM 相比，它是跨平台的。

https://github.com/Congyuwang/RocksDict

下面是一个演示：

from rocksdict import Rdict, Options

path = str("./test_dict")

# create a Rdict with default options at `path`
db = Rdict(path)

db[1.0] = 1
db[1] = 1.0
db["huge integer"] = 2343546543243564534233536434567543
db["good"] = True
db["bad"] = False
db["bytes"] = b"bytes"
db["this is a list"] = [1, 2, 3]
db["store a dict"] = {0: 1}

import numpy as np
db[b"numpy"] = np.array([1, 2, 3])

import pandas as pd
db["a table"] = pd.DataFrame({"a": [1, 2], "b": [2, 1]})

# close Rdict
db.close()

# reopen Rdict from disk
db = Rdict(path)
assert db[1.0] == 1
assert db[1] == 1.0
assert db["huge integer"] == 2343546543243564534233536434567543
assert db["good"] == True
assert db["bad"] == False
assert db["bytes"] == b"bytes"
assert db["this is a list"] == [1, 2, 3]
assert db["store a dict"] == {0: 1}
assert np.all(db[b"numpy"] == np.array([1, 2, 3]))
assert np.all(db["a table"] == pd.DataFrame({"a": [1, 2], "b": [2, 1]}))

# iterate through all elements
for k, v in db.items():
    print(f"{k} -> {v}")

# batch get:
print(db[["good", "bad", 1.0]])
# [True, False, 1]
 
# delete Rdict from dict
del db
Rdict.destroy(path)
于 2022-01-01T07:26:33.537 回答
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PySpark 在这里更有用。

PairFunction<String, String, String> keyData =
  new PairFunction<String, String, String>() {
  public Tuple2<String, String> call(String x) {
    return new Tuple2(x.split(" ")[0], x);
  }
};

JavaPairRDD<String, String> 对 = lines.mapToPair(keyData); https://www.oreilly.com/library/view/learning-spark/9781449359034/ch04.html

于 2021-11-10T08:54:53.623 回答