14、数据处理工具：Dask、Modin、Spark与Ray的深度解析

数据处理工具：Dask、Modin、Spark与Ray的深度解析

1. Dask数据分区与并行操作

1.1 自动分区

在处理数据时，通常需要指定分区数量或具体的分区方式。不过，Dask 的 repartition 函数可以根据目标大小自动选择分区。例如：

reparted = indexed.repartition(partition_size="20kb")

虽然 Dask 的 set_index 也有类似的 partition_size 参数，但目前该参数不起作用。在写入 DataFrame 时，每个分区会对应一个文件，这可能导致文件过大或过小。为了满足特定工具对输入文件的要求，或者适应数据存储系统的优化设置（如 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 的默认块大小为 128 MB），可以使用 repartition 或 set_index 来调整输出结构。

1.2 并行操作

Dask 的 map_partitions 函数可以将一个函数应用于 pandas DataFrame 的每个分区，并且返回的结果也是一个 pandas DataFrame。使用 map_partitions 实现的函数是高度并行的，因为它们不需要在工作节点之间进行数据传输。例如，下面的代码展示了如何使用 map_partitions