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900万レコードを20秒で空間結合しちゃうGISデータの分散処理基盤「dask-geopandas」で効率よくデータ処理しよう！ - Qiita
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900万レコードを20秒で空間結合しちゃうGISデータの分散処理基盤「dask-geopandas」で効率よくデータ処理しよう！ - Qiita
初めに こちらの記事などでを紹介していきましたが、ファイルを読み込んだ後には当然、何かしらの処理を... 初めに こちらの記事などでを紹介していきましたが、ファイルを読み込んだ後には当然、何かしらの処理を行うと思います。 GeoPandasをやるならFlatGeobufより10倍早いGeoParquetを使おう！ GeoPandas(GeoDataFrame)のread/writeなら1000万レコードを10秒で読み込めるpyogrioを使って高速に行おう！ 大きなデータを処理する際に、数十GB級のデータだとデータの読み込み自体を高速で完了させたとしても、空間検索に膨大な時間を要したり、そもそもデータがメモリに乗り切らず処理できないということもあるでしょう。 こんな時には分散・並列処理などを行うのが一般的ですが、GISデータでそれを行うためのパッケージが存在しています。 daskは、numpy配列やPandasDataFrameと互換性のある、並列化されたDataFrameを作成し分散処理を行
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2022/06/10 リンク