使用daskhdf/parqu的Python大数据集特征工程工作流

Question

在SO中已经有了一个很好的问题，但是最好的答案现在已经有5年了，所以我认为2018年应该会有更好的选择。在

我目前正在寻找一个大于内存的数据集的特性工程管道（使用合适的数据类型）。在

初始文件是一个csv，它不适合内存。以下是我的需求：

1. 创建特性（主要是在多个列上使用groupby操作）
2. 将新功能合并到以前的数据（在磁盘上，因为它不适合内存）
3. 对一些ML应用程序使用子集（或全部）列/索引
4. 重复1/2/3（这是一个迭代过程，类似于day1:create4 功能，第2天：再创建4个…）

尝试使用拼花地板和护墙板：

首先，我将大的csv文件分成多个小的“parquet”文件。这样，dask对于计算新特性非常有效，但是，我需要将它们合并到初始数据集和atm中，我们不能向parquet文件添加新列。通过块读取csv，合并并重新保存到多个parquet文件是非常耗时的，因为功能工程在这个项目中是一个迭代过程。在

尝试使用HDF和dask:

然后我转向HDF，因为我们可以添加列，也可以使用特殊查询，它仍然是二进制文件存储。为了使用与DASK的并发写入（HDF不允许），我再次使用相同的key='base'将大csv文件拆分为多个HDF。在

data = data.repartition(npartitions=10) # otherwise it was saving 8Mo files using to_hdf
data.to_hdf('./hdf/data-*.hdf', key='base', format='table', data_columns=['day'], get=dask.threaded.get)

（附录问题：指定数据列对于dask似乎没有用处，因为在中没有“where”读什么？）

与我预期的不同，我无法使用以下代码将新功能合并到多个小文件中：

^{pr2}$

与螺纹接头我得到“python停止工作”在2%之后。 与dask.multiprocessing.get.获取创建新文件需要花费很多时间

最适合此工作流的工具（存储和处理）是什么？在

Answer 1

我会认真考虑使用数据库（索引访问）作为存储，甚至使用apachespark（以分布式/集群方式处理数据）和Hive/Impala作为后端。。。在