本文转自：https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/78044437 数据结构与pandas非常相似，比较容易理解。 原文文档：http://dask.pydata.org/en/latest/index.html github：https://github.com/dask dask的内容很多，挑一些我比较看好的内容着重点一

启动调度器 dask-scheduler 启动一个worker并将自己注册到调度器 dask-worker 192.168.0.109:8786 然后编写代码执行 from dask.distributed import Clientif __name__ == "__main__":client = Client("tcp://192.168.0.109:8786")a = c

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大家好，Dask技术作为并行计算领域的创新力量，正在重塑大数据的处理模式。这项开源项目为Python语言带来了强大的并行计算能力，突破了传统数据处理在扩展性和性能上的瓶颈。 本文将介绍Dask的发展历程、架构设计，并分析其在大数据分析和并行计算中的重要影响，以及Dask在推动数据处理技术进步中的关键作用。 1.Dask的演变：填补数据处理的空白 Dask的推出，旨在突破数据分析的瓶颈，传统P

一、仅用pd加载大文件(iterator、chunksize) 要使用Pandas进行高效加载超大文件，我们通常会利用其内置的分块（chunk）处理功能。不过，请注意，Pandas本身并不支持多线程读取文件；它更倾向于单线程中进行块处理。尽管如此，对于优化加载超大文本文件这一场景，可以通过以下方式实现提速： 预先知道或估计每个数据块的行数或大小。利用pandas.read_csv等方法的chu