大数据存储技巧,快出csv文件10000倍!

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2021-06-21 15:06

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编者荐语
无论工具包处理数据的时间有多快,在碰到例如10G以上的数据时,都还是会耗费一些不可忽视的时间,快的可能几十秒,慢的可能几十分钟,然后还要进行一些特征抽取等。为了降低时间消耗,我们就需要将这些中间结果存储到磁盘,但是不同格式的存储,带来的差别是巨大的


我们对比了在遇到大数据时,不同数据处理工具包的优劣:

  • 是否拥有丰富的数据处理函数;
  • 是否读取数据够快;
  • 是否需要额外设备(例如GPU)的支持等等。

但无论这些工具包处理数据的时间多快,在碰到例如10G以上的数据时,都还是会耗费一些时间的,快的可能几十秒,慢的可能几十分钟,然后再进行一些特征抽取等等,快的话也得几十分钟,而此时,为了节省时间消耗,我们就需要将这些中间结果先存储到磁盘上面,而不同格式的存储,带来的差别是巨大的,比如:

  • 存储一个大的文件,存成csv格式需要10G,但是存成其它格式可能就只需要2G;
  • 存成csv文件读取需要20分钟,存成其它格式读取只需要10秒

存储格式的选择也会节省海量的时间,那么究竟选用何种存储方式呢?本文我们就对比下面几大流行的存储格式。

  1. csv
  2. feather
  3. hdf5
  4. jay
  5. parquet
  6. pickle
数据存储格式对比


01


csv

csv格式是使用最多的一个存储格式,但是其存储和读取的速度会略慢。

02


feather


feather是一种可移植的文件格式,用于存储Arrow表或数据帧(来自Python或R等语言),它在内部使用Arrow-IPC格式。Feather是在Arrow项目早期创建的,作为Python(pandas)和R的快速、语言无关的数据帧存储的概念证明。

  • feather可以显著提高了数据集的读取速度

03


hdf5


hdf5设计用于快速I/O处理和存储,它是一个高性能的数据管理套件,可以用于存储、管理和处理大型复杂数据。

04


jay

Datatable使用.jay(二进制)格式,这使得读取数据集的速度非常快。

05


parquet

在Hadoop生态系统中,parquet被广泛用作表格数据集的主要文件格式,Parquet使Hadoop生态系统中的任何项目都可以使用压缩的、高效的列数据表示的优势。现在parquet与Spark一起广泛使用。这些年来,它变得更容易获得和更有效,也得到了pandas的支持。

06


pickle

pickle模块实现二进制协议,用于序列化和反序列化Python对象结构。Python对象可以以pickle文件的形式存储,pandas可以直接读取pickle文件。注意,

  • pickle模块不安全。最好只unpickle你信任的数据。
代 码

1.csv读取

dtypes = {
    "row_id""int64",
    "timestamp""int64",
    "user_id""int32",
    "content_id""int16",
    "content_type_id""boolean",
    "task_container_id""int16",
    "user_answer""int8",
    "answered_correctly""int8",
    "prior_question_elapsed_time""float32"
    "prior_question_had_explanation""boolean"
}

data = pd.read_csv("../input/riiid-test-answer-prediction/train.csv", dtype=dtypes)
 
# Train size: (101230332, 10)
# CPU times: user 8min 15s, sys: 11.7 s, total: 8min 27s
# Wall time: 9min 24s

2.feather读取

%%time
data = pd.read_feather("../input/riiid-train-data-multiple-formats/riiid_train.feather")
print("Train size:", data.shape)

# Train size: (101230332, 10)
# CPU times: user 3 s, sys: 17.5 s, total: 20.5 s
# Wall time: 19.6 s

3.hdf5读取

%%time
data = pd.read_hdf("../input/riiid-train-data-multiple-formats/riiid_train.h5""riiid_train")
print("Train size:", data.shape)

# Train size: (101230332, 10)
# CPU times: user 10.5 s, sys: 10.5 s, total: 20.9 s
# Wall time: 53.8 s

4.jay读取

%%time
data = dt.fread("../input/riiid-train-data-multiple-formats/riiid_train.jay")
print("Train size:", data.shape)
# Train size: (101230332, 10)
# CPU times: user 4.66 ms, sys: 2.77 ms, total: 7.43 ms
# Wall time: 24.5 ms

5.parquet读取

%%time
data = pd.read_parquet("../input/riiid-train-data-multiple-formats/riiid_train.parquet")
print("Train size:", data.shape)

# Train size: (101230332, 10)
# CPU times: user 43.4 s, sys: 17.7 s, total: 1min 1s
# Wall time: 47.2 s

6.pickle读取

%%time
data = pd.read_pickle("../input/riiid-train-data-multiple-formats/riiid_train.pkl.gzip")
print("Train size:", data.shape)

# Train size: (101230332, 10)
# CPU times: user 5.75 s, sys: 8.7 s, total: 14.5 s
# Wall time: 42.3 s
小 结
  • csv的文件存储,在读取的时候是最为消耗时间的;如果数据大的话不建议存储为csv形式;
  • jay文件是读取最快的,相较于其他的快了几百倍,比csv则快了千万倍;
  • feather,hdf5,parquet和pickle也都很快,比csv文件的读取快10倍不止。
参考文献
  1. Tutorial on reading large datasets
  2. https://docs.python.org/3/library/pickle.html
  3. https://parquet.apache.org/documentation/latest/
  4. https://www.hdfgroup.org/solutions/hdf5


END



双一流大学研究生团队创建,专注于目标检测与深度学习,希望可以将分享变成一种习惯!

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