Dask Bag 应用_dask包

• Dask Bag包提供了如map\filter\groupby和python对象的集合聚集。
• 类似于pythonnic版本的pyspark RDD。

• Dask 包通常用于对非结构化或半结构化数据（如文本数据、日志文件、JSON 记录或用户定义的 Python 对象）的简单计算进行并行化。

  Bag的优点：

  • Parallel：数据被拆分，允许多个内核或机器并行执行；

  • 迭代：数据处理延迟，允许大于内存的数据平滑执行，即使在单个分区内的单个机器上；

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  默认情况下，dask.bag使用dask.multiprocessing的计算。作为一个好处，Dask 绕过GIL并在纯 Python 对象上使用多个内核。作为一个缺点，Dask Bag 在包含大量工作间通信的计算中表现不佳。对于常见的操作，这很少成为问题，因为大多数 Dask Bag 工作流程都是令人尴尬的并行，或者导致在工作人员之间几乎没有数据移动的情况下减少。

  某些操作，例如groupby，需要大量的工作间通信。在单台机器上，Dask 使用partd执行高效、并行、溢出到磁盘的洗牌。在集群中工作时，Dask 使用基于任务的 shuffle。

  这些 shuffle 操作代价高昂，并且由 dask.dataframe. 最好使用dask.bag清理和处理数据，然后将其转换为数组或 DataFrame，然后再开始需要 shuffle 步骤的更复杂的操作。

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  Bags 提供了非常通用的计算（任何 Python 函数）。这种普遍性是有代价的。袋子具有以下已知限制：

  • 默认情况下，它们依赖于多处理调度程序，它有自己的一组已知限制
  • Bag 是不可变的，所以你不能改变单个元素
  • Bag 操作往往比数组/DataFrame 计算慢，就像标准 Python 容器比 NumPy 数组和 Pandas DataFrames 慢一样
  • 包的groupby慢。如果可能可以尝试使用 foldby。

  Bag是允许重复的无序集合的数学名称。它是multiset的友好同义词。包或多重集是集合概念的概括，与集合不同，它允许多重集元素的多个实例：

  • list：有重复的有序集合，[1, 2, 3, 2]
  • set：无重复的无序集合， {1, 2, 3}
  • bag：重复的无序集合，{1, 2, 2, 3}

  所以，bag 就像一个列表，但它不能保证元素之间的排序。可以有重复的元素，但你不能要求第 i 个元素。

读取json数据：

import dask
import json
import os
 
# 创建测试数据
 
data=dask.datasets.make_people()
# 这里可能需要再安装mimesis包
# ! pip install mimesis
 
#data.take(2)
 
# 保存为json数据
data.map(json.dumps).to_textfiles("data/test_*.json")
 
# 读取json数据
 
import dask.bag as db
 
b=db.read_text("data/test_*.json").map(json.loads)
b.take(1)

常用方法

b.filter(lambda data:data["age"]<40).take(2)
# 过滤年龄小于40的
 
b.count().compute()
# 统计记录数
 
b.map(lambda data:data["occupation"]).take(1)
 
# 链式计算
 
# 获取最大年龄和最小的年龄
b.map(lambda data:data["age"]).max().compute()
b.map(lambda data:data["age"]).min().compute()
# 获取年龄出现频次最多的5个
b.map(lambda data:data["age"]).frequencies(sort=True).topk(5).compute()
 
b=b.persist() # 保存到内存中
 
# 转换和存储
b.filter(lambda x:x["age"]>40).map(json.dumps).to_textfiles("data/processed.*.json")
 
 
# 转换为dataframe
def flatten(record):
    return {
        'age': record['age'],
        'occupation': record['occupation'],
        'telephone': record['telephone'],
        'credit-card-number': record['credit-card']['number'],
        'credit-card-expiration': record['credit-card']['expiration-date'],
        'name': ' '.join(record['name']),
        'street-address': record['address']['address'],
        'city': record['address']['city']
    }
 
b.map(flatten).take(1)
 
df = b.map(flatten).to_dataframe()
df.head()

bag支持链式计算，在一个管道中执行多个操作。与所有惰性 Dask 集合一样，我们需要调用compute来实际评估我们的结果。（take也是拉起计算的一种方式）

API文档:
API — Dask documentationhttps://docs.dask.org/en/latest/bag-api.html#