python - 如何使用dask有效地计算许多简单统计数据

Question

问题
我想用dask计算一堆“容易收集”的统计数据。
速度是我最关心的问题，也是我的目标，所以我希望对这个问题有一个广泛的研究。
理想情况下，我希望在不到一小时内完成所描述的问题。
我希望雇佣100-1000名工人。
目前在基准测试中，我正在大型机器上运行这个程序（160核，4tb ram），但计划很快转移到kubernetes。
安装程序
我在数据框中有一些数据（pandas、dask、csv、parquet等）
我还有很多数据子集（带有任意列过滤器），我想为它们计算统计信息。
数据帧大小：介于5 GB和5 TB之间的数据（1亿行，1000列）。预计未来为50-100 TB。
统计数据大小：大约5000个唯一的过滤器，每个唯一的过滤器有1到500个统计数据。（5K-5M统计）
玩具示例如下：

requested_statistics = [
    {'filters': [{'col': 'col_1', 'op': 'lt', 'value': 0.8},
                 {'col': 'col_38', 'op': 'lt', 'value': 0.4},
                 {'col': 'col_224', 'op': 'gt', 'value': 0.12333}],
     'output': {'col': 'col_3', 'op': 'sum'},
     'name': 'stat_1'},
     {'filters': [{'col': 'col_551', 'op': 'lt', 'value': 0.8},
                  {'col': 'col_112', 'op': 'gt', 'value': '2018-01-13'},
                  {'col': 'col_1', 'op': 'lt', 'value': 0.8}],
      'output': {'col': 'col_2', 'op': 'avg'},
      'name': 'stat_2'}
]

我可以编写一个简单的解析器，运行在dask或pandas上：

def filter_index(df, filter):
    filter_ops = {'lt': lambda x, y: x < y, 'gt': lambda x, y: x > y, 'eq': lambda x, y: x == y}
    return filter_ops[filter['op']](df[filter['col']], filter['value'])

def get_indexer(df, filters):
    if len(filters) == 1:
        return filter_index(df, filters[0])
    return np.logical_and(filter_index(df, filters[0]), get_indexer(df, filters[1:]))

def get_statistic(df, statistic):
    indexer = get_indexer(df, statistic['filters'])
    agg_ops = {'sum': np.sum, 'avg': np.mean, 'unique_count': lambda x: x.unique().size}
    return agg_ops[statistic['output']['op']](df[statistic['output']['col']][indexer])

all_stats = {x['name']: get_statistic(df, x) for x in requested_statistics}

我试过一些优化。
1）只需依赖dask: future_stats = client.compute(all_stats)。
这不起作用，因为优化图（或只是序列化到调度程序）的计算时间太长。
在小规模测试中，这种方法工作得很好，但当我放大nPartition时，这种方法的时间缩放效果似乎比O（N）差得多。
2）对每个统计数据进行计算（ client.compute(stat, sync=True)或 client.compute(stat).result()）。
这增加了与调度程序对话的太多开销，对于我试图计算的大约100000个统计数据来说，这将花费太长的时间。
3）缓存（通过持久化）中间结果（索引器），以便我可以重用。
考虑到过滤器有时可以共享索引器，我在 filter_index和 get_indexer字段中添加了缓存。
具体来说，创建一个散列并 indexer = client.persist(indexer)，在以后的调用中返回持久化索引器对于 get_indexer，我还添加了一个 combinations检查，试图查看高速缓存中是否存在任何过滤器子集。我还优化了调用统计信息的顺序，以便在下一个集合中最多只需要1个新的更改索引器。
（例如，一次完成所有共享同一个过滤器的操作，然后转到下一个）。
这就产生了一个不幸的后果，即需要大量的内存来保存所有的布尔掩码。
我还没有尝试滚动缓存（当计算运行时， cache.pop(index_id)，一旦计算不再需要它持久化），但这是我的下一步。
当前的关键问题
上面列出的解决方案（3）是我目前实现的，但它的性能仍然不如我所希望的那样好。
内存开销非常高（有效地为每个唯一的筛选器创建一个完整的新列）
调度程序/图序列化似乎很昂贵
从 htop可以看出，大多数情况下，只有 dask-scheduler在以100%的速度运行，而工人大多处于空闲状态。
问题
1）我可以采取哪些其他方法，或者我的方法中是否有明显的遗漏？
2）我考虑过 df.query(string)，但由于它在整个数据帧上运行，因此似乎效率低下（大量重复数据）这是真的吗，还是通过使用内置语法分析器取得了一些成功（我注意到dask图对此较小，但不确定它是否值得）。
3）调度器和单线程（？）dask图形生成器似乎是瓶颈，是否有明确的路径来并行化这些？
4）当我查看分布式bokeh状态观察程序时，我经常注意到它在这些计算过程中也会挂起，这使得调试变得困难，并且让我好奇使用web服务器是否真的会损害调度程序的性能？这是真的吗？
5）在日志中，我收到了很多 Event loop was unresponsive in Worker for Xs.警告我能做些什么来帮助平衡工作，或者重新编写分配给工作人员的任务，或者使调度程序更具响应性？
6）从减少图的复杂度的愿望来看，我有 repartition(npartitions=num_workers*2)，但我不确定这是一个好的启发式还是我应该使用什么？
下面是调度程序正在管理的任务的一个示例（这是针对~25个唯一的筛选器，每个筛选器有~50个统计信息，总共有~1000个统计信息正在计算）。
https://i.imgur.com/hRzmXHP.png
感谢您对如何考虑优化这个问题的帮助或指导性建议。

Answer 1

我想到了两个一般性的建议，但是如果没有实践经验，很难诊断出这样的问题。听起来你已经在看仪表盘了，很高兴听到我将在这里集中讨论两个避免调度开销的建议，因为这是您特别提到的。
使用较大的分区
dd.read_csv等操作的默认分区大小足够小，可以在消费型笔记本电脑上使用。（我怀疑它们大约是128MB）考虑到节点的大小，您可以将其增加10倍（或更多）并保持良好状态。这将减少您的调度开销10倍。
使用高级图融合
截至2018年12月20日，这仍在开发分支中，但dask.dataframe开始在表达式级别而不是任务级别融合。这将有助于显著减少数千个统计数据的开销，从dask的角度来看，可能会将它们变成一个任务。
您可能需要跟踪以下prs：
https://github.com/dask/dask/pull/4092
https://github.com/dask/dask/pull/4229
我还鼓励您将您的用例作为github问题提供一个综合示例，以便它可以为将来的开发提供信息。我建议使用dask.datasets.timeseries()来生成一个假数据帧，然后使用一些简单的方法从中生成大量简单的统计数据（如果可能的话，简单的方法会更好，这样维护人员就不必陷得太深）。