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Python数据预处理:Dask和Numba并行化加速!

Python 作者:赵钰莹 时间:2018-06-06 20:15:43 0 删除 编辑

   如果你善于使用Pandas变换数据、创建特征以及清洗数据等,那么你就能够轻松地使用Dask和Numba并行加速你的工作。单纯从速度上比较,Dask完胜Python,而Numba打败Dask,那么Numba+Dask基本上算是无敌的存在。

  将数值计算分成Numba sub-function和使用Dask map_partition+apply,而不是使用Pandas。对于100万行数据,使用Pandas方法和混合数值计算创建新特征的速度比使用Numba+Dask方法的速度要慢许多倍。

  Python:60.9x | Dask:8.4x | Numba:5.8x |Numba+Dask:1x

Python数据预处理:Dask和Numba并行化加速!

  作为旧金山大学的一名数据科学硕士,会经常跟数据打交道。使用Apply函数是我用来创建新特征或清理数据的众多技巧之一。现在,我只是一名数据科学家,而不是计算机科学方面的专家,但我是一个喜欢捣鼓并使得代码运行更快的程序员。现在,我将会分享我在并行应用上的经验。

  大多Python爱好者可能了解Python实现的全局解释器锁(GIL),GIL会占用计算机中所有的CPU性能。更糟糕的是,我们主要的数据处理包,比如Pandas,很少能实现并行处理代码。

  Apply函数vs Multiprocessing.map

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  Tidyverse已经为处理数据做了一些美好的事情,Plyr是我最喜爱的数据包之一,它允许R语言使用者轻松地并行化他们的数据应用。Hadley Wickham说过:

  “plyr是一套处理一组问题的工具:需要把一个大的数据结构分解成一些均匀的数据块,之后对每一数据块应用一个函数,最后将所有结果组合在一起。”

  对于Python而言,我希望有类似于plyr这样的数据包可供使用。然而,目前这样的数据包还不存在,但我可以使用并行数据包构成一个简单的解决方案。

  Dask

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  之前在Spark上花费了一些时间,因此当我开始使用Dask时,还是比较容易地掌握其重点内容。Dask被设计成能够在多核CPU上并行处理任务,此外也借鉴了许多Pandas的语法规则。

  现在开始本文所举例子。对于最近的数据挑战而言,我试图获取一个外部数据源(包含许多地理编码点),并将其与要分析的一大堆街区相匹配。在计算欧几里得距离的同时,使用最大启发式将最大值分配给一个街区。

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  二者看起来很相似,apply核心语句是map_partitions,最后有一个compute()语句。此外,不得不对npartitions初始化。 分区的工作原理就是将Pandas数据帧划分成块,对于我的电脑而言,配置是6核-12线程,我只需告诉它使用的是12分区,Dask就会完成剩下的工作。

  接下来,将map_partitions的lambda函数应用于每个分区。由于许多数据处理代码都是独立地运行,所以不必过多地担心这些操作的顺序问题。最后,compute()函数告诉Dask来处理剩余的事情,并把最终计算结果反馈给我。在这里,compute()调用Dask将apply适用于每个分区,并使其并行处理。

  由于我通过迭代行来生成一个新队列(特征),而Dask apply只在列上起作用,因此我没有使用Dask apply,以下是Dask程序:

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  由于我是根据一些简单的线性运算(基本上是勾股定理)对数据进行分类,所以认为使用类似下面的Python代码会运行得更快一些。

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  Broadcasting用以描述Numpy中对两个形状不同的矩阵进行数学计算的处理机制。假设我有一个数组,我会通过迭代并逐个变换每个单元格来改变它

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  相反,我完全可以跳过for循环,并对整个数组执行操作。Numpy与broadcasting混合使用,用来执行元素智能乘积(对位相乘)。

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  Broadcasting可以实现更多的功能,现在看看骨架代码:

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  从本质上讲,代码的功能是改变数组。好的一方面是运行很快,甚至能和Dask并行处理速度比较。其次,如果使用的是最基本的Numpy和Python,那么就可以及时编译任何函数。坏的一面在于它只适合Numpy和简单Python语法。我不得不把所有的数值计算从我的函数转换成子函数,但其计算速度会增加得非常快。

  将其一起使用

  简单地使用map_partition()就可以将Numba函数与Dask结合在一起,如果并行操作和broadcasting能够密切合作以加快运行速度,那么对于大数据集而言,将会看到其运行速度得到大幅提升。

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  上面的第一张图表明,没有broadcasting的线性计算其表现不佳,并行处理和Dask对速度提升也有效果。此外,可以明显地发现,Dask和Numba组合的性能优于其它方法。

  上面的第二张图稍微有些复杂,其横坐标是对行数取对数。从第二张图可以发现,对于1k到10k这样小的数据集,单独使用Numba的性能要比联合使用Numba+Dask的性能更好,尽管在大数据集上Numba+Dask的性能非常好。

  优化

  为了能够使用Numba编译JIT,我重写了函数以更好地利用broadcasting。之后,重新运行这些函数后发现,平均而言,对于相同的代码,JIT的执行速度大约快了24%。

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  可以肯定的说,一定有进一步的优化方法使得执行速度更快,但目前没有发现。Dask是一个非常友好的工具,本文使用Dask+Numba实现的最好成果是提升运行速度60倍。如果你知道其它的提升执行速度的技巧,欢迎在留言区分享。

  作者信息

  Ernest Kim,旧金山大学硕士生,专注于机器学习、数据科学。

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