Die 7 besten Python-Bibliotheken für die Datenverarbeitung im großen Maßstab

# Einführung

Python verfügt über ein äußerst reichhaltiges Ökosystem an Bibliotheken für den Umgang mit Daten in großem Maßstab. Da Datensätze in den Gigabyte-Bereich und darüber hinaus anwachsen, stoßen Standardtools wie Pandas schnell an ihre Grenzen.

Wenn Sie Milliarden von Zeilen verarbeiten, verteilte Pipelines für maschinelles Lernen ausführen oder Echtzeitereignisse streamen, benötigen Sie für diese Aufgabe erstellte Bibliotheken. In diesem Artikel werden Bibliotheken behandelt, die Folgendes verarbeiten:

• Datensätze, die den Speicher einer einzelnen Maschine überschreiten
• Verteilte Berechnung über Kerne und Cluster
• Echtzeit- und Streaming-Daten-Workloads
• Integration mit Cloud-Speicher und Knowledge Warehouses
• Produktionsbereite Datenpipelines

Lassen Sie uns nun jede Bibliothek erkunden.

# 1. PySpark für verteilte ETL- und Cluster-Scale-Pipelines

PySpark ist die Python-API für Apache Sparkder Industriestandard für die verteilte Datenverarbeitung im großen Maßstab. Es führt Batch- und Streaming-Berechnungen über Cluster hinweg mithilfe einer vertrauten DataFrame-API aus und lässt sich nativ in HDFS, S3, Delta Lake und die meisten Cloud-Datenplattformen integrieren.

• Die einheitliche API deckt sowohl Batch- als auch strukturierte Streaming-Workloads ab.
• Die verteilte Ausführung über Hunderte von Knoten macht die Verarbeitung im Petabyte-Bereich praktisch.
• MLlib Bietet verteiltes maschinelles Lernen, das direkt in das Framework integriert ist.

Lernressourcen: Erstellen Sie Ihre erste ETL-Pipeline mit PySpark geht ein Projekt von Grund auf durch. Tutorials – PySpark 4.1.1-Dokumentation ist auch eine umfassende Referenz.

# 2. Dask für Scaling Pandas und NumPy Past Reminiscence

Dask ist eine Parallel-Computing-Bibliothek, die Pandas-, NumPy- und Scikit-Be taught-Workflows auf Datensätze skaliert, die größer als der Speicher sind. Es zerlegt Daten in Blöcke und erstellt einen Aufgabengraphen, der träge auf einer einzelnen Maschine oder in einem Cluster ausgeführt wird.

• Spiegelt die Pandas- und NumPy-APIs genau wider, sodass vorhandener Code nur minimale Skalierungsänderungen erfordert.
• Durch die verzögerte Auswertung wird vor der Ausführung ein Berechnungsdiagramm erstellt, was eine Optimierung und eine geringere Speichernutzung ermöglicht.
• Skaliert von einem Laptop computer auf einen verteilten Cluster Dask verteilt.
• Integriert sich in XGBoost, PyTorch und scikit-learn für verteiltes maschinelles Lernen.

Lernressourcen: Der Dask-Tutorial auf GitHub ist der praktische Ausgangspunkt, der vom Kernteam gepflegt wird. Der Dask-Dokumentation deckt die vollständige API mit Beispielen für DataFrames, Arrays und verzögerte Ausführung ab.

# 3. Polaren für leistungsstarke DataFrame-Transformationen

Polaren ist eine in Rust geschriebene DataFrame-Bibliothek, die auf der basiert Apache-Pfeil Spaltenspeicherformat. Es übertrifft Pandas bei Benchmarks durchweg und unterstützt die Lazy-Question-Optimierung für Datensätze, die nicht in den Speicher passen.

• Führt Vorgänge standardmäßig parallel unter Verwendung moderner Multi-Core-{Hardware} aus.
• Lazy API optimiert Abfragen vor der Ausführung und reduziert so unnötige Berechnungen und Speicherverbrauch.
• Basiert auf Arrow und ermöglicht die kopierfreie Datenfreigabe mit Instruments wie PyArrow Und DuckDB.
• Die ausdrucksstarke Abfragesyntax verarbeitet komplexe Transformationen ohne umständliche Methodenverkettung.

Lernressourcen: Eisbären vs. Pandas: Was ist der Unterschied? Und Pandas vs. Polars: Ein vollständiger Vergleich von Syntax, Geschwindigkeit und Speicher sind gute Ausgangspunkte, um zeitgesteuerte Benchmarks zu zeigen und gleichzeitig Optimierungen zu erkunden. So arbeiten Sie mit Polars LazyFrames geht detailliert auf die Lazy API ein.

# 4. Ray für verteiltes maschinelles Lernen und paralleles Python

Ray ist ursprünglich ein verteiltes Laptop-Framework entwickelt an der UC Berkeleyentwickelt, um Python-Workloads über Cluster hinweg zu skalieren. Sein Ökosystem umfasst Ray-Daten für skalierbare Datenaufnahme und Ray Practice für verteiltes Modelltraining.

• Mit einem einfachen Aufgaben- und Akteurmodell können Sie jede Python-Funktion mit einem einzigen Dekorator parallelisieren.
• Ray Knowledge bietet Streaming, Batch- und verteiltes Laden von Daten für Pipelines für maschinelles Lernen.
• Native Integrationen mit PyTorch, TensorFlow, HuggingFace und XGBoost.

Lernressourcen: Der Ray-Erste-Schritte-Anleitung führt Sie mit ausführbaren Beispielen durch Core, Knowledge, Practice und Tune. Der Ray-Tutorial auf GitHub behandelt parallele Python-Grundlagen mit interaktiven Notizbüchern.

# 5. Vaex für Out-of-Core-DataFrame-Analyse auf einer einzelnen Maschine

Vaex ist eine Python-Bibliothek für verzögerte, außerhalb des Kerns liegende DataFrames, die für die Untersuchung und Verarbeitung großer tabellarischer Datensätze ohne verteilten Cluster entwickelt wurde. Es verarbeitet Milliarden von Zeilen, ohne sie vollständig in den Speicher zu laden.

• Speichert Daten von der Festplatte ab, anstatt sie zu laden, und ermöglicht so Datensätze mit Milliarden von Zeilen auf Standardhardware.
• Wertet Ausdrücke langsam aus und berechnet Ergebnisse nur, wenn sie ausgelöst werden, wodurch der Speicherverbrauch gering bleibt.
• Schnelle Gruppierung, Aggregationen und statistische Operationen, optimiert für große Datensätze.
• Integriert sich in Apache Arrow und HDF5 für effiziente Speicherung und Interoperabilität.

Lernressourcen: Der Vaex-Dokumentation beinhaltet Tutorials umfasst Filterung, virtuelle Spalten und Aggregationen für große Datensätze. Der Offizielle Vaex-Beispielnotizbücher auf GitHub demonstrieren reale Anwendungsfälle.

# 6. Apache Kafka für Echtzeit-Streaming mit hohem Durchsatz

Für eine maßstabsgetreue Echtzeit-Datenverarbeitung Apache Kafka ist eine beliebte verteilte Occasion-Streaming-Plattform. Python-Purchasers mögen Kafka-Python Und konfluent-kafka ermöglichen Ihnen die Produktion und Nutzung von Datenströmen mit hohem Durchsatz.

• Verarbeitet Millionen von Ereignissen professional Sekunde mit geringer Latenz.
• Die robuste, verteilte Protokollarchitektur stellt sicher, dass die Daten Ausfälle überstehen.
• Entkoppelt Produzenten von Konsumenten und ermöglicht so unabhängig skalierbare Pipeline-Komponenten.
• Integriert sich mit Strukturiertes Spark-Streaming, Flinkund andere Verarbeitungs-Engines für Echtzeitanalysen.

Lernressourcen: Der Confluent Python-Consumer-Dokumentation deckt die vollständige API ab, einschließlich Async-Unterstützung und Schema Registry-Integration.

# 7. DuckDB für prozessinterne SQL-Analysen für jedes Dateiformat

DuckDB ist eine prozessinterne Analysedatenbank, die in Ihrer Python-Umgebung ausgeführt wird, ohne dass ein Server erforderlich ist. Es führt schnelle OLAP-Abfragen (On-line Analytical Processing) für lokale Dateien aus und seine enge Integration mit Pandas, Polars und Apache Arrow macht es zu einem leistungsstarken Device für Dateningenieure, die SQL ohne Infrastruktur wünschen.

• Führt komplexes analytisches SQL für lokale CSV-, Parquet- und JSON-Dateien aus, ohne vorher Daten in den Speicher zu laden.
• Die vektorisierte Ausführungs-Engine konkurriert mit dedizierten Knowledge Warehouses für Einzelknoten-Workloads.
• Die Zero-Copy-Integration mit Pandas und Arrow bedeutet, dass beim Wechsel zwischen DataFrames und SQL keine Serialisierungskosten anfallen.

Lernressourcen: Erste Schritte mit DuckDB: Set up, CLI und erste Abfragen ist eine prägnante Anleitung, die die CLI, Befehle und die direkte Abfrage von Dateien abdeckt. Der DuckDB Engineering-Weblog hat Tiefe Einblicke in Leistung, Erweiterungen und neue Funktionen geschrieben vom Kernteam.

# Zusammenfassung

Hier sind einige Projektideen zum Sammeln von Erfahrungen:

• Erstellen Sie mit PySpark eine verteilte ETL-Pipeline, die Rohprotokolle in aggregierte Berichte verarbeitet.
• Skalieren Sie eine vorhandene Pandas-Analyse mit Dask oder Polars auf einen Datensatz mit einer Milliarde Zeilen.
• Erstellen Sie mit Kafka und Spark Structured Streaming eine Echtzeit-Ereignisverarbeitungspipeline.
• Vergleichen Sie DuckDB mit Pandas anhand eines großen Parquet-Datensatzes und analysieren Sie den Leistungsunterschied.
• Erstellen Sie einen verteilten Hyperparameter-Tuning-Job mit Ray Practice und einem Scikit-Be taught-Modell.

Viel Spaß beim Lernen!

Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Group zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.