python - dask计算不并行执行

Question

我有一个 json 文件目录，我正在尝试将其转换为 dask DataFrame 并将其保存到 castra。有200个文件，它们之间包含O(10**7)个json记录。代码非常简单，主要遵循教程示例。

import dask.dataframe as dd
import dask.bag as db
import json
txt = db.from_filenames('part-*.json')
js = txt.map(json.loads)
df = js.to_dataframe()
cs=df.to_castra("data.castra")

我在一台 32 核机器上运行它，但代码仅 100% 使用了一个核。我从文档中了解到这段代码是并行执行的。为什么不是呢？我是不是误会了什么？

Answer 1

您的最终集合是一个 dask 数据框，它默认使用线程，您必须明确告诉 dask 使用进程。

你可以在全局范围内这样做

import dask
dask.config.set(scheduler='multiprocessing')

或者只在 to_castra 调用上执行此操作

df.to_castra("data.castra", scheduler='multiprocessing')

此外，作为警告，Castra 主要是一项实验。它速度相当快，但也不像 HDF5 或 Parquet 那样成熟。