Dask：多核、分布式与超内存数据集处理 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨如何使用 Dask 进行多核和分布式计算，并处理超出内存的数据集。在数据科学和工程领域，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，这些数据往往无法一次性加载到内存中。Dask 正是解决这类问题的利器。 1. Dask 简介 Dask 是一个用于并行计算的灵活的 Python 库。它可以让你轻松地将现有的 Python 代码扩展到多核处理器和分布式集群。Dask 的核心思想是将大型计算任务分解成小的、独立的任务，然后并行执行这些任务。 Dask 提供了两种主要的编程接口： Dask Arrays: 用于处理大型多维数组，类似于 NumPy 数组。 Dask DataFrames: 用于处理大型表格数据，类似于 Pandas DataFrames。 此外，Dask 还提供了 Dask Delayed 接口，允许你将任意的 Python 函数转换为 Dask 任务图，从而实现更灵活的并行计算。 2. Dask 的优势 并行性: Dask 可以利用多核处理器和分布式集群进行并行计算，显著提高计算速度。 弹性: Dask …
如何使用`Dask`或`Ray`在`多核`或`分布式`环境下并行化`大规模`数据处理。
大规模数据处理并行化：Dask 与 Ray 实战 大家好，今天我们来探讨如何利用 Dask 和 Ray 这两个强大的 Python 库，在多核或分布式环境下并行化大规模数据处理任务。 本次讲座将深入讲解 Dask 和 Ray 的核心概念、使用方法，并通过实际案例演示如何在实际项目中应用它们来加速数据处理流程。 1. 大规模数据处理的挑战 处理大规模数据带来了许多挑战，主要体现在以下几个方面： 内存限制: 单机内存往往无法容纳全部数据。 计算瓶颈: 单核 CPU 处理速度有限，处理海量数据耗时过长。 IO 瓶颈: 频繁的磁盘 IO 操作会严重影响数据处理速度。 为了克服这些挑战，我们需要采用并行化技术，将计算任务分解成多个子任务，分配到多个 CPU 核心或多个计算节点上并行执行。 Dask 和 Ray 就是为了解决这些问题而生的。 2. Dask：延迟计算的利器 Dask 是一个灵活的并行计算库，它能够将 Python 代码扩展到多核 CPU 和分布式集群上。 Dask 的核心思想是延迟计算（lazy evaluation），即只有在需要结果时才进行实际计算。 2.1 Dask 的核心概 …
Redis 的未来发展方向：多核优化、持久内存支持等
各位技术大佬、未来架构师们，晚上好！ 今天咱们聊聊 Redis 这个老朋友的未来，重点关注一下多核优化和持久内存（Persistent Memory，PMem）支持这两个方向。Redis 发展到现在，单线程架构既是它的优势，也是它面临的挑战。在硬件红利逐渐消失，多核 CPU 成为主流的今天，如何充分利用多核，以及如何拥抱新型存储介质 PMem，是 Redis 保持竞争力的关键。 Redis 的“单身情歌”与多核的“恋爱交响曲” Redis 以其简洁高效的单线程架构著称，避免了线程切换的开销，也简化了并发控制。但问题也来了，单线程吃不满 CPU 的所有核心啊！就像一个超级大厨，只会用一把菜刀切菜，就算给他十把菜刀，他也只能一把一把用，其他刀都闲着呢。 那么，Redis 要怎么摆脱“单身”状态，拥抱多核的“恋爱交响曲”呢？目前主流思路有这么几种： 多实例部署 (Horizontal Scaling)： 这是最简单粗暴的方法。在一个服务器上启动多个 Redis 实例，每个实例绑定一个或多个 CPU 核心。这样，每个核心都能跑一个独立的 Redis 进程，并发能力就上去了。 优点： 实现简单， …